Necmettin Erbakan Üniversitesi bünyesinde yürütülen lisansüstü çalışma kapsamında Karaman ilinin gelecekteki doğal gaz tüketim miktarları derin öğrenme yöntemleri kullanılarak modellendi. Makine Mühendisliği Anabilim Dalı bünyesinde hazırlanan yüksek lisans tezi, bölgenin enerji talebini yüksek doğruluk oranlarıyla öngörmeyi amaçlayan bilimsel bir altyapı sundu. Araştırmada kullanılan yapay zeka mimarisi, kent genelindeki tüketim dinamiklerini zaman serileri bazında analiz ederek gelecek dönemlere ait projeksiyonlar oluşturdu.
Necmettin Erbakan Üniversitesi Makine Mühendisliği Anabilim Dalı'nda tez sahibi tarafından hazırlanan lisansüstü tez çalışmasında, Karaman'a ait 2015 ile 2024 yılları arasındaki 10 yıllık günlük doğal gaz tüketim verileri toplandı. Veri setine kentteki günlük hava sıcaklığı, bağıl nem, rüzgar hızı ve yağış miktarı gibi meteorolojik parametreler dahil edildi. Analiz sürecinde iklim koşullarının tüketim üzerindeki etkisini doğrudan ölçebilmek amacıyla ısıtma derece güve hissedilen sıcaklık gibi türetilmiş veriler hesaba katıldı.
Abonelik sayılarındaki değişimler ile resmi tatiller ve hafta sonlarını kapsayan takvim değişkenleri de matematiksel modele entegre edildi. Çalışmada kullanılan Uzun Kısa Süreli mimarisi, geçmiş veriler arasındaki zamansal bağımlılıkları öğrenerek test veri seti üzerinde değerlendirildi. İstatistiksel performans analizleri sonucunda modelin belirlilik katsayısı (R2) 0,9924 seviyesine ulaştı.
Tahminlerin ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE) ise %8,59 olarak hesaplandı. Elde edilen sayısal değerler, geliştirilen yapay zeka algoritmasının mevsimsel dalgalanmaları ve ani tüketim değişimlerini yüksek hassasiyetle takip edebildiğini gösterdi. Tez çalışmasında ulaşılan sonuçlar, bölgesal gaz dağıtım şirketlerinin ve enerji planlamacılarının kullanımına uygun teknik veriler ortaya koydu.
Yapay zeka destekli model, farklı iklim senaryoları ve abonelik artış oranları çerçevesinde Karaman'ın orta ve uzun vadeli doğal gaz talebini öngörebilme kapasitesi sergiledi. Araştırmada sunulan verilerin, gaz tedarik planlaması, depolama tesislerinin yönetimi, şebeke basınç dengelerinin korunması ve altyapı yatırımlarının zamanlaması süreçlerinde karar destek mekanizması olarak kullanılabileceği belirtildi. Kaynak: Mahmut Esat Terzi, “Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Karaman Bölgesi Doğal Gaz Tüketim Öngörüsü”.
