Daily natural gas consumption prediction by MARS and CMARS models for residential users in ankara
dc.contributor.advisor | Weber, Gerhard Wiehelm | |
dc.contributor.author | Yilmaz, Yavuz | |
dc.date.accessioned | 2020-12-10T09:06:07Z | |
dc.date.available | 2020-12-10T09:06:07Z | |
dc.date.submitted | 2015 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/223675 | |
dc.description.abstract | Modern enerji iletim ve dağıtım sistemlerinin enerji verimli bir şekilde kurulması ve işletilmesi, mühendislik alanındaki başlıca zorlu problemlerdendir. Finansal ya da mühendislik özellikleri olup olmadığına bakılmaksızın, doğal gaz ile ilgili çalışmalardan önce, gelecekteki tüketim rakamlarının görülmesi gereklidir. Toplam gaz ithalat harcamalarının, tarifelerin ve yeni eklenen kullanıcılara güvenli bir şekilde ve sürekli olarak gaz arzının sağlanabilmesi amacıyla gerekli ek yatırımların maliyetlerinin belirlenmesi, karşılaşılan diğer zorlu sorunlardır. Ayrıca, doğal gaz dağıtım ve iletim şirketleri tarafından, evsel tip kullanıcıların doğal gaz talep tahminlerinin yapılması, verimli bir sistem işletmeciliği için kaçınılmaz ve planlama kararlarının alınabilmesi için gereklidir. Evsel kullanıcılar, özellikle kış mevsiminde hayli yüksek miktarda gaz talebi olan ve dağıtım şebekelerinden beslenen en önemli müşterilerdir. Tüm evsel kullanıcıların gaz ihtiyaçlarının karşılanması gerekliliği ve dağıtım şebekelerine tedarik edilen gaz miktarının belirli sınırlı kapasitede olması nedeniyle, yüksek tüketimin olduğu dönemler ve tüm yıl için uygun planlamanın ve tahminlerin yapılması kritik ve gereklidir.Bu çalışma Ankara ili yerel doğal gaz dağıtım şirketi olan Başkentgaz' ın sorumluluk alanı içersindeki bölgede yapılmıştır. 2014 yılı sonu itibarıyla, Başkentgaz Ankara ili ve ilçelerindeki tüm evsel kullanıcılara gaz sağlayan dağıtım şebekesinin %90' ına sahiptir. Bu çalışma kapsamında, MARS (Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri) ve CMARS (Konik Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri) tahmin modelleri, evsel kullanıcıların günlük doğal gaz tüketimlerinin bir gün öncesinden tahmini için elde edilmiştir. Oluşturulan modeller yalnızca bu iki metodu karşılaştırmakla kalmayıp, günlük en düşük ve en yüksek sıcaklıkların gerçek değerleri veya günlük ortalama sıcaklığın ısıtma gün sayısı (HDD) değerinin alınması durumlarının etkilerinin bir mukayesesini sunmaktadır. 2009-2012 yıllarına ait günlük verilerle oluşturulan modellerden yararlanılarak, 2013 yılı için doğal gaz tahminleri oluşturulmuş ve sonuçlar Başkentgaz tarafından ölçülmüş gerçek verilerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, MARS ve CMARS metotlarını, doğal gaz endüstrisi için iki yeni ve diğer modellerle yarışabilir yaklaşımlar olarak tanıtmaktadır. Çalışmanın bitiminde, bir sonuç bölümü ve ileride yapılacak çalışmalara bir bakış sunan gelecekteki çalışmalar bölümü sunulmaktadır. | |
dc.description.abstract | Energy efficient construction and operation of modern energy transmission and distri- bution systems is one of the major challenging problems in engineering area. Prior to every kind of natural gas related study, regardless of their financial or engineer- ing features, demand forecast figures should be seen. Decision making of natural gas investment planning and operation in a city, region or country are highly important engineering problems that have very important economic effects. Determination of the total gas supply import expenditures, the tariffs, additional costs for the extra invest- ments in order to provide safe and continuous gas supply to additional consumers are some of the other confronted problems. Additionally, predicting residential purpose users gas consumption is indispensable for efficient system operation and required for planning decisions at natural gas Local Distribution Companies (LDCs) and Transmis- sion System Operator companies (TSOs). Residential users are major consumers that usually demand significant amount of total gas supplied in distribution systems espe- cially in winter season. Due to the fact that all residential users should be satisfied and the distribution systems have limited capacity for the gas supply, proper planning and forecasting in high seasons and whole year have become critical and essential.This study is conducted for the responsibility area of Bas¸kentgaz which is the local gas company of Ankara. As of gas year of 2014, Bas¸kentgaz owns approximately 90% of overall maximum permissible residential consumption capacity of Ankara with its dis- tricts residential user gas distribution network. Within the scope of this work, MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) and CMARS (Conic Multivariate Adap- tive Regression Splines) predictive models for one-day ahead natural gas consumption of residential users are formed. The models not only compare both methods, but they also analyze the effect of actual daily minimum and maximum temperatures versus the Heating Degree Day (HDD) equivalent of their average. Using the obtained one-day ahead models with daily data on 2009-2012, the daily consumption of each day in 2013 has been predicted and the results have been compared with the actual data obtained from Bas¸kentgaz. The outcomes of the study present MARS and CMARS methods to the natural gas industry as two new competitive approaches. The thesis is ended with a conclusion and an outlook to the future studies. | en_US |
dc.language | English | |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Enerji | tr_TR |
dc.subject | Energy | en_US |
dc.subject | Matematik | tr_TR |
dc.subject | Mathematics | en_US |
dc.title | Daily natural gas consumption prediction by MARS and CMARS models for residential users in ankara | |
dc.title.alternative | Ankara'daki evsel kullanıcıların MARS ve CMARS modelleri ile günlük doğal gaz tüketim tahmini | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Bilimsel Hesaplama Anabilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Natural gas using | |
dc.subject.ytm | Natural gas distribution market | |
dc.subject.ytm | Natural gas sector | |
dc.subject.ytm | Natural gas systems | |
dc.subject.ytm | Demand estimation | |
dc.subject.ytm | Demand estimation | |
dc.subject.ytm | Non-linear optimization | |
dc.subject.ytm | Multivariate regression | |
dc.subject.ytm | Natural gas | |
dc.identifier.yokid | 10087952 | |
dc.publisher.institute | Uygulamalı Matematik Enstitüsü | |
dc.publisher.university | ORTA DOĞU TEKNİK ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 409124 | |
dc.description.pages | 99 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |