EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ

ESKÝÞEHÝR DE KONUTSAL DOÐAL GAZ TALEBÝNE EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ Haydar ARAS * Nil ARAS ** Bu makalede, konularda kullanýlan doðal gazýn ýsýma dönemine ai aylardaki ükeiminin ahmin edilmesi için geliþirilen ooregresif zaman serisi modelleri anýýlmakadýr. Doðal gaz ükeimiyle, zaman ve derece günlerle ifade edilen hava deðiþkenleri arasýndaki dinamik iliþkiler araþýrýlmaka, ayrýca doðal gaz fiyaý, dolar saýþ kuru ve ükeici fiya endekslerini kapsayan çeþili ekonomik gösergelerin doðal gaz kullanýmýna olan ekisi analiz edilmekedir. Modeller, Eskiþehir de konularda kullanýlan doðal gaza ai gözlem verileri kullanýlarak oluþurulmuþur. Elde edilen sonuçlar, zaman ve hava deðiþkenlerinin yanýnda ükeicilere yönelik ekonomik gösergelerin de konulardaki doðal gaz alebi üzerinde belirleyici bir rol oynadýðýný gösermekedir. Anahar sözcükler : Doðal gaz ükeimi, ekonomik gösergeler, derece-gün This paper describes auoregressive ime series models ha were designed o forecas monhly demand of naural gas for heaing period in residences. Dynamic relaionships have been invesigaed beween naural gas consumpion and weaher variables expressed in erms of ime and degree-days. Besides, he impacs of various economic indicaors such as he price of naural gas, dollar exchange rae and consumer price index on naural gas consumpion have been analyzed. The models have been developed by using observaion daa on residenial naural gas usage in Eskiþehir. The resuls have revealed ha in addiion o ime and weaher variables, economic indicaors also play a significan role in he residenial consumpion of naural gas. Keywords : Naural gas consumpion, economic indicaors, degree-day * Osmangazi Üniversiesi, Makina Mühendisliði Bölümü ** Osmangazi Üniversiesi, Endüsri Mühendisliði Bölümü GÝRÝÞ Dünyada hýzla aran enerji alebine karþý, mevcu enerji kaynaklarýnýn giderek azalmasý ve çevre bilincinin geliþmesi, enerjinin daha verimli bir þekilde kullanýlmasýný zorunlu hale geirmiþir. 97'li yýllarda yaþanan perol darboðazýndan beri, çok sayýda araþýrmacý çeþili enerji konularýný analiz emiþ ve özellikle enerji alep ahmin modelleri üzerinde yoðunlaþmýþýr. Enerji kaynaklarýnýn daha eken kullanýmý için ahmin haalarýný azalacak uygun modellerin geliþirilmesi önemlidir. Lieraürde genel olarak enerji alebi ve kýsa dönem yük ahmini üzerine yapýlmýþ çalýþmalarda çok çeþili yönemlerin kullanýldýðý görülmekedir. Bu yönemlere örnek olarak; uyarlamalý hava duyarlý yaklaþým [], zaman serileri [2], uzman sisemler [3], regresyon [4,5], isaisiksel karar fonksiyonlarý [6], ekonomerik analiz [7], yapay sinir aðlarý [8,9] ve deney asarýmý [] verilebilir. Bohi [] ve Harman [2] genel olarak konularda enerji alebinin modellenmesi üzerinde çalýþmýþ, Liu ve Subbaryan [3] bulanýk manýk, sinir aðlarý ve ooregresif modellerin performanslarýný karþýlaþýrmýþýr. Taylor ve Majihia [4] ise, üç popüler geleneksel yönemi gözönüne alarak deðiþen aðýrlýklara göre birleþirilmiþ ahminlerde bulunmakadýr. Kýsa dönem yük ahmin modellerinin genellikle elekrik alebi için geliþirildiði görülmekedir. Enerji alebindeki arýþýn sonucu olarak doðal gaz alebinde de yüksek bir arýþ söz konusudur. Doðal gaz konularda genel olarak üç amaç için kullanýlmakadýr: Mekan ýsýma, yemek piþirme ve sýcak su saðlama. Piþirme ve sýcak su amaçlý gaz ihiyacý iklim koþullarýndan az ekilendiði için yýl boyunca ükeimi hemen hemen sabiir. Mekan ýsýma ise özellikle dýþ oram sýcaklýðý, rüzgar, nem gibi iklimsel þarlara baðýmlýdýr. Konularda doðal gaz alebini ahmin emeye yönelik farklý yönemleri kullanan çalýþmalar bulunmakadýr. Herber [5], Amerika'da konularda ouran müþeriler için aylýk doðal gaz saýþlarýnýn analizini yapmýþýr. Liu ve Lin [6], Tayvan da konulardaki doðal gaz 2

ükeiminin ahmin edilmesinde, aylýk ve üç aylýk zaman serilerinin performanslarýný karþýlaþýrmýþ ve doðal gaz ükeimi ile gaz fiyaý ve oralama hava sýcaklýðý arasýndaki iliþkileri araþýrmýþýr. Elony [7], Kuvey için iki ekonomerik model kullanarak doðal gaz alebinin kýsa ve uzun dönemde fiya ve gelire karþý elasik olmadýðýný bildirmekedir. Smih, Husein ve Leonard [8], kýsa dönem bölgesel gaz alebini ahmin ederken karar verme sürecinde uzman sisemleri kullanmýþýr. Barels, Fiebig ve Nahm [9], Avusralya'da gaz alebini bölgelere göre belirlemek için koþulsal alep analizinden faydalanmakadýr. Çalýþmalarýnda hane geliri ve diðer haneyi anýmlayan bilgilerin (yaþayan kiþi sayýsý, oda sayýsý gibi gaz alebi üzerindeki ekileri araþýrýlmýþýr. Doðal gaz ükeimini ahmin emek için yapay sinir aðlarýný kullanan çalýþmalar da bulunmakadýr [2, 2]. Knowles ve Wirick [22], bir gaz daðýým þirkei için çoklu hava senaryolarýný gözönüne alan bir porföy eniyileme modeli geliþirmiþir. Þirkein bu modeli kullanarak yýllýk 5 milyon $'ýn üzerinde asarruf saðladýðý belirilmekedir. Durmayaz, Kadýoðlu ve Þen [23], derece-saaler yönemine dayanarak, Ýsanbul'da bir aparmanda yaþayan farklý sayýda insan senaryolarý için binanýn mimari yapýsý ile yapý malzemelerinin fiziksel ve ermal özelliklerini gözönüne alarak doðal gaz gereksinimini hesaplamakadýr. Gümrah ve arkadaþlarý [24], Ankara için yýllýk müþeri sayýsý, oralama derece gün deðerleri ve müþeri baþýna kullaným oranýný içeren derece gün kavramýna dayalý bir modelle doðal gaz alebini ahmin emekedir. Aras ve Aras [27] Eskiþehirde aylýk doðal gaz ahminini ýsýma olan ve ýsýma olmayan iki periyo için ahmin emiþlerdir. Yerel gaz üreimi çok az olan ve doðal gazýn neredeyse hepsini ihal eden Türkiye, büün sekörlerde doðal gaz kullanýmýna ilk kez 987 yýlýnda baþlamýþýr. Eskiþehir, Türkiye'de konusal kullanýma doðal gaz verilen beþ þehirden biridir ve 996 yýlýnda baþlaýlan konularda doðal gaza dönüþüm çalýþmalarý halen devam emekedir. Bu çalýþmanýn amacý, Eskiþehir iline ai aylýk verileri kullanarak, konularda doðal gaz ükeiminin deðiþim yapýsýný belirleyen ve kýsa dönem gaz alebini ahmin emeye yarayan uygun zaman serisi modelleri geliþirilmesidir. Modeller, modelin deerminisik kýsmýnýn çoklu regresyon modeliyle, aralarýnda ookorelasyon olmasý muhemel sapmalarýn bir ooregresif modelle emsil edildiði iki ayrý kýsýmdan oluþan çýkarýmsal zaman serileridir. Türkiye'de konularda kullanýlan doðal gazýn baþlýca kullaným amacý mekan ýsýma olduðu için, ýsýma dönemindeki doðal gaz ükeimi zamanýn, derece günlerle ifade edilen havanýn ve çeþili ekonomik gösergelerin bir fonksiyonu olarak modellenmekedir. VERÝ ANALÝZÝ VE DERECE GÜN KAVRAMI Veri kümesi, 996 yýlý Aralýk ayý ile 22 yýlý Mar ayý arasýndaki 64 aya ai Eskiþehir ilindeki konularda ükeilen doðal gaz mikarlarý, günlük oralama sýcaklýk deðerleri, aylýk doðal gaz fiyaý, dolar saýþ kuru ile ükeici fiya endeksinden oluþmakadýr. Konulardaki doðal gaz ükeimleri (birimi sm³-sandar m³ ile doðal gaz saýþ fiyalarý (TL, Boru Halarý ile Perol Taþýma A.Þ. (BOTAÞ'den, aylýk derece-gün deðerlerini hesaplamada kullanýlan günlük oralama sýcaklýk deðerleri ( C Devle Meeoroloji Ýþleri Eskiþehir Bölge Müdürlüðünden, dolar saýþ kuru ve ükeici fiya endeks deðerleri ise Devle Ýsaisik Ensiüsünden elde edilmiþir. Bir ýsýma sürecindeki derece gün sayýsý, ýsýma günlerindeki ýsýýlan oram sýcaklýðý ile dýþ oram hava sýcaklýðý farklarýnýn oplamýna eþiir. Isýma sürecindeki derece gün degeri; Z : Isýma sürecinin uzunluðu T i : Isýýlan oram sýcaklýðý / iç sýcaklýk [ C] T do : Dýþ oramýn günlük oralama sýcaklýðý [ C] DG : Derece gün deðeri olmak üzere; Z ( T T DG = Derece Gün i do j ( = j 2

olarak hesaplanýr. Çoðu ülkelerde T i =2 C ve T do 5 C olarak kabul edilmekedir []. Devle Meeoroloji Ýþleri Eskiþehir Bölge Müdürlüðünden emin edilen 996 Aralýk- 22 Mar aylarý arasýndaki 64 ayýn günlük oralama hava sýcaklýðý deðerlerinden faydalanýlarak, Eskiþehir'de ýsýma dönemine ai aylar için derece gün sayýlarý hesaplanmýþýr. Isýma dönemi Ekim - 3 Nisan arasý olmak üzere 7 ayý kapsamakadýr. Isýýlan oramýn sýcaklýðý 2 C sabi uularak, ýsýma döneminde günlük oralama sýcaklýk 5 C ve alýna düþüðünde o güne ai derece gün deðeri hesaplanmakadýr. Isýma sürecinin baþlamasýný saðlayan 5 C deðeri, aban sýcaklýðý olarak adlandýrýlýr. Taban sýcaklýðý insan konfor ihiyaçlarýna baðlý olup bir bölgeden diðerine deðiþir. Dýþarýdaki hava belli bir sýcaklýðýn üzerindeyse binayý ýsýmaya ihiyaç duyulmaz. Eðer oralama dýþ oram sýcaklýðý belli bir aban sýcaklýðýn alýndaysa ýsýmaya ihiyaç duyulur. Aylýk derece gün deðerleri oplamý, günlük derece gün sonuçlarý birleþirilerek elde edilmekedir. Tablo-'de yýllar iibarýyla konularda oplam ve ýsýma döneminde ükeilen doðal gaz mikarlarý ve yýllýk oplam derece gün sayýlarý verilmekedir. Yýllýk ükeimin yaklaþýk %94-98'nin ýsýma dönemine ai aylarda gerçekleþmesi, doðal gazýn baþlýca kullaným amacýnýn mekan ýsýma olduðunu gösermekedir. Yýllýk oralama derece gün sayýsý, beþ yýlýn oralamasý alýndýðýnda Eskiþehir için 37,52 olarak bulunmakadýr. Doðal gaz kullanan konu sayýsý her yýl armasýna raðmen 2 yýlýndaki ükeim bir önceki yýldan daha az gerçekleþmiþir. Bu yýla ai derece gün sayýsýnýn da oralamanýn alýnda olmasý, doðal gaz ükeimi ve derece gün sayýsý arasýndaki kuvveli iliþkiye kanýýr. Dýþ oram ne kadar sýcak olursa derece gün deðeri o kadar küçük olmaka ve binalarý ýsýmak için daha az enerji gerekmekedir. Þekil-'de aylýk doðal gaz ükeiminin zamana göre deðiþimi görülmekedir. Tablo. Eskiþehir de Tükeilen Doðal Gaz Mikarlarý ve Derece Gün Sayýlarý Yýllar 997 998 999 2 2 Yýllýk Toplam Tükeim Mikarý (sm 3 47.89.875 55.85.392 74.535.689 96.793.8 84.62.67 Isýma Dönemindeki Tükeim Mikarý 46.43.236 53.344.7 72.528.722 93..839 79.53.23 (sm 3 Derece Gün Sayýsý 3.42,6 3.22,5 2.93,8 3.376,4 2.855,3 2 Doðal Gaz Mikarý ( x Milyon 5 5 4 7 3 6 9 22 28 3 34 37 4 43 46 49 52 55 58 6 64 Zaman Þekil. Aylýk Doðal Gaz Tükeiminin (sm 3 Zamana Göre Deðiþimi 22

2 Doðal Gaz Mikarý (x Milyon 5 5 2 3 4 5 6 7 8 Derece Gün Deðeri Þekil 2. Aylýk Derece Gün Deðerlerine Karþý Gelen Doðal Gaz Tükeim Mikarlarý (sm 3 Mevsimsel hava deðiþimi ekisinin çok açýk olduðu ükeim verisi eðrisinde, mevsimsel ekinin zamanla birlike arýðý göze çarpmakadýr. Þekil-2'de ki serpme diyagramýnda, ýsýma dönemindeki aylýk derece gün sayýlarýna karþýlýk gelen doðal gaz ükeim mikarlarý görülmekedir. Beþ yýllýk verilerden elde edilen sonuçlara göre Eskiþehir'de ýsýma dönemindeki aylýk derece gün sayýlarý 226, ile 783,2 arasýnda deðiþmekedir. Ýki deðiþken arasýnda kuvveli poziif yönlü bir iliþkinin olduðu ve derece gün sayýsý ne kadar fazlaysa o kadar çok doðal gaz ükeildiði açýkýr. Mekan ýsýmada enerji alebi havanýn ne kadar soðuk olduðuna baðlý olarak deðiþmekedir. Tükeicilerin saýn alma gücünün ya da büçe kýsýlarýnýn konulardaki enerji ükeimini ekileyebileceði düþüncesiyle, ükeicilere yönelik üç ayrý ekonomik gösergenin de doðal gaz alebi üzerindeki ekisi analiz edilmekedir. Fiya ya da büçe deðiþkenleri olarak adlandýrýlabilen bu gösergeler; doðal gaz saýþ fiyaý (TL, dolar saýþ kuru ve ükeici fiya endeksi (TÜFE'dir. Þekil -3a, 3b ve 3c'de bu deðiþkenlerin zamana göre deðiþimi görülmekedir. Büün þekillerde göze çarpan noka, yaklaþýk ellinci aydan sonra fiya deðiþkeni eðrisinin eðimindeki hýzlý arýþýr. Bunun en büyük sebebi 2 yýlý baþlarýnda Türkiye'de yaþanan ekonomik krizdir. Þekil 3a. Doðal Gaz Fiyaýnýn (TL Zamana Göre Deðiþimi TÜFE (x 4 35 3 2 5 5 7 6 5 4 3 2 6 6 6 2 26 3 36 4 46 5 56 6 6 2 26 Þekil 3b.Tükeici Fiya Endeksinin (994= Zamana Göre Deðiþimi DOLAR KURU (x Milyon Doðal Gaz Fiyaý (x TL,8,6,4,2,,8,6,4,2, 5 9 3 7 2 29 33 37 4 45 49 53 57 6 3 36 4 46 5 Þekil 3c. Dolar Saýþ Kurunun Zamana Göre Deðiþimi 56 6 23

DOÐAL GAZ TALEP TAHMÝN YÖNTEMÝ 996 Aralýk - 2 Eylül aylarý arasýndaki ýsýma dönemi aylarýna ai gözlem verileri yardýmýyla doðal gaz ükeimi ahmin modelleri oluþurulmuþur. Bunlarý izleyen 2 Ekim - 22 Mar aylarý arasýndaki son 6 aylýk gözlem verisi ise geliþirilen modelin ahmin performansýný karþýlaþýrmak amacýyla kullanýlmýþýr. Farklý modellerin performansýný deðerlendirmek için, belirlilik kasayýsý (R 2, ahmin modelinin oluþurulduðu örnek verilerinin haa kareleri oralamasýnýn karekökü (RMSE örnek ve oluþurulan modelle ahminde bulunulan son alý ayýn haa kareleri oralamasýnýn karekök (RMSE model deðerleri karþýlaþýrýlmakadýr. Modellerde kullanýlan baðýmlý ve baðýmsýz deðiþkenler için kullanýlan kýsalmalar Tablo-2'de verilmiþir. Tablo 2. Modellerde Kullanýlan Deðiþkenlerin Kýsalmalarý Y X M M 2 M 3 M 4 M M X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 : Zaman indisi, gözlem yapýlan ay, =, 2,..., 64 : Doðal gaz ükeim mikarý [sm 3 ] : Derece gün deðeri : Ocak ayý için, deðilse : Þuba ayý için, deðilse : Mar ayý için, deðilse : Nisan ayý için, deðilse : Ekim ayý için, deðilse : Kasým ayý için, deðilse : Doðal gaz saýþ fiyaý [TL] : Dolar saýþ kuru : Tükeici fiya endeksi : Doðal gaz fiyaýnýn bir önceki aya göre deðiþim oraný : Dolar kurunun bir önceki aya göre deðiþim oraný : Tükeici fiya endeksinin bir önceki aya göre deðiþim oraný Konularda kullanýlan doðal gazýn alep ahmin için 3 farklý model ele alýnmýþýr. Doðal gaz kullanýmý ile baðýmsýz deðiþkenler arasýndaki iliþkinin doðrusal olduðunun varsayýldýðý modellerin performans deðerleri Tablo-3'e karþýlaþýrýlmakadýr. Modellerin her biri için % anlam düzeyinde gerçekleþirilen uarlýk esleri, her üç modelin de baðýmlý ve baðýmsýz deðiþkenler arasýndaki iliþkiyi açýklayabilir nielike olduðunu gösermekedir. Ýlk modelde aylýk doðal gaz ükeimi, zamanýn ve derece gün deðerinin bir fonksiyonu olarak anýmlanmýþ ve izleyen ahmin modeli elde edilmiþir: ( + 2798( X = 787284+ 69959 +,396(Rˆ (2 Ŷ Isýma dönemi için kurulan birinci derece ooregresif ahmin modeliyle, konulardaki doðal gaz kullaným mikarýndaki deðiþimin yaklaþýk %89'u zaman ve derece-gün deðeri deðiþkenleriyle açýklanabilmekedir. Aylýk doðal gaz ükeim mikarlarýnýn yaklaþýk %89'u, bu modelle ahmin edilen deðerlerin ± 2 RMSE örnek =335383 sm 3 aralýðý içinde kalacakýr. Modelde derece gün deðeri sabi uulursa, zamandaki her birimlik arýþ karþýlýðýnda doðal gaz ükeiminin 69959 sm 3 armasý beklenir. Zaman deðeri sabi uulursa, derece gün deðerinin her birimlik arýþýnda doðal gaz ükeiminin 2798 sm 3 armasý beklenmekedir. Aþaðýda verilen ikinci modelde, zamanla birlike aran mevsimsel ekiyi gözönüne alarak rigonomerik bileþenler modele dahil edilmiþir. Ŷ = 4699+ 342 + 6564 + 92836 ( ( ( + 236( X 2π COSINUS 2 2π SINUS +,2678(Rˆ 2 Modele rigonomerik deðiþkenlerin eklenmesiyle gaz ükeiminin baðýmsýz deðiþkenlerce açýklanabilme oraný %92'ye yükselmiþ, RMSE örnek deðerinde de %'lik bir azalma saðlanmýþýr. Buna raðmen, son 6 ay için ikinci modelle yapýlan ahminlerin RMSE deðerinde birinci modele göre %27'lik bir arýþ vardýr. Üçüncü modelde ise Aralýk ayý emel ay alýnarak, ýsýma aylarýna ai yapay deðiþkenler modele eklenmekedir. Ŷ = 655922 5882 38868 + 734( + 2742( X 577342( M ( M 2 2364( M 3 4898( M 4 ( M 67668( M +,263(Rˆ (3 (4 24

Aylýk yapay deðiþkenlere ai b sabileri Aralýk ayýna göre, her ay için doðal gaz kullaným mikarýndaki arýþ ya da azalýþý belirlemekedir. Zaman ve derece gün deðerinin yanýnda ýsýma aylarýna ai yapay deðiþkenlerin modele eklenmesi ise RMSE deðerini arýrmýþýr. Tablo 3. Model Performanslarýnýn Karþýlaþýrýlmasý R 2 RMSE Örnek RMSE Model MODEL,89.676.95.985.52 MODEL 2,92.496.235 2.56.384 MODEL 3,9.744.759 2.37.672 Belirlilik kasayýlarýna bakýldýðýnda, modellerin gözlem verilerine çok iyi uyduðu görülmekedir. Tahmin haasýndaki arýþýn son 6 aya özel bazý ekonomik ya da sosyal fakörlerden kaynaklanabileceði düþünülerek, RMSE örnek deðeri en düþük olan ikinci modelin kullanýlmasý önerilebilir. FÝYAT DEÐÝÞKENLERÝNÝN ANALÝZ EDÝLMESÝ Tükeicilerin büçe ya da gelir kýsýlarýna baðlý olmayan zaman ve derece gün deðerlerinin doðal gaz ükeiminde kuvveli belirleyiciler olduðu görülmekedir. Konularda kullanýlan enerji kullaným mikarý üzerinde ükeicilere baðlý olan ekonomik kýsýlarýn ekisini araþýrmak için, üç farklý fiya gösergesinden üreilen deðiþkenler ayrý ayrý ikinci modele beþinci baðýmsýz deðiþken olarak eklenmiþ ve Tablo-4'de görülen sonuçlar elde edilmiþir. Doðal gaz ükeimi üzerinde ekisi araþýrýlan fiya deðiþkenleri doðal gazýn saýþ fiyaý, dolar kuru, ükeici fiya endeksi, bu üç deðiþkenin bir önceki aya göre deðiþim oranlarý ve doðal logarima deðerleridir. Belirlilik kasayýlarýna ve RMSE örnek deðerlerine bakýldýðýnda üç fiya deðiþkeninin logarima deðerleriyle en iyi sonuçlarýn alýndýðý, fiya deðiþkenleri deðiþim oranlarýnýn modele eklenmesinin bir kaký saðlamadýðý görülmekedir. Logarimik fiya deðiþkenleri içinde en Tablo4. Model Performanslarýnýn Karþýlaþýrýlmasý MODEL NO Model-2 ye Eklenen Fiya Deðiþkeni R 2 RMSE Örnek RMSE Model 4 X 2,92.49.888 2.95.92 5 X 3,92.48.546.649.67 6 X 4,93.43.637 3.39.32 7 X 5,92.545.98 2.33.979 8 X 6,92.5.33 3.84.429 9 X 7,92.547.55 2.55.339 LN (X 2,95.262.65 4.83.6 LN (X 3,93.377.683 4.32.549 2 LN (X 4,95.9.47 2.54.857 iyi performansý ükeici fiya endeksi gösermekedir. Fiya deðiþkeni olarak ükeici fiya endeksinin logarima deðerinin ikinci modele eklenmesi, modelin baðýmsýz deðiþkenler arafýndan açýklanabilme oranýný %95'e yükselmeke, RMSE örnek deðerinde de ikinci modele göre %2'lik bir azalma saðlamakadýr. Bu deðiþken ayný zamanda logarimik fiya deðiþkenleri içinde ahmin haasý en düþük olandýr. Tahmin haasý, bu deðiþkenin ikinci modele dahil edilmesiyle birlike %8 azalmakadýr. Fiya deðiþkenlerinin ikinci modele eklenmesiyle elde edilen dokuz modelin performansý, son 6 ayýn ahmin haalarýna göre karþýlaþýrýlýrsa en iyi performansý dolar saýþ kuru deðiþkeninin yer aldýðý beþinci modelin göserdiði, bunu da ükeici fiya endeksinin logarima deðerini içeren on ikinci modelin izlediði görülmekedir. Fiya deðiþkenlerinin modele eklenmesiyle, haa oranlarýnda azalma saðlanmýþ ve doðal gaz ükeim mikarýnýn baðýmsýz deðiþkenler arafýndan açýklanma oraný yükselmiþir. % anlam düzeyinde gerçekleþirilen uarlýlýk eslerine göre, fiya deðiþkenlerini içeren dokuz model isaisiksel olarak anlamlýdýr. Performans deðerleri karþýlaþýrýldýðýnda en iyi performansý göseren 2 nolu ahmin modeli aylýk doðal gaz ükeim mikarlarýný belirlemek için uygun bir model olarak kullanýlabilir. Baðýmsýz deðiþkenlerin her birine ai -esi deðerleri de anlamlý çýkan model aþaðýda verilmekedir.

Ŷ = 7364477 358844 ( + 2457( X 2π + 677( COSINUS 2 2π + 84577( SINUS 2 + 6368(LN(X,5(Rˆ 4 Þekil-4'e 996 Aralýk - 2 Eylül aylarý arasýndaki ýsýma aylarýnda gözlenen ve (7 ile elde edilen ükeim mikarlarýnýn aylara göre deðiþimi görülmekedir. Ýki eðrinin birbirine çok yakýn bir seyir izlemesi, ahmin modelinin gözlem verilerine çok iyi uyduðunu ve doðal gaz alebinin kýsa dönem ahminlerinde kullanýlabileceðini gösermekedir. (5 haalarýný azalacak uygun alep modellerinin kullanýlmasý önemlidir. Türkiye'de konularda doðal gazýn baþlýca kullaným amacý mekan ýsýmadýr. Mekan ýsýma amaçlý araçlarýn kullanýmýný ekileyen en önemli fakör ise deðiþen hava sýcaklýðýdýr. Geçmiþ çalýþmalarda geliþirilen zaman serisi modellerinde hava deðiþkeni olarak genellikle dýþ oram sýcaklýðýnýn alýndýðý ve doðal gaz fiyaý ile gelir dýþýndaki ekonomik gösergelerin analiz edilmediði görülmekedir. Çalýþmada mekan ýsýma amaçlý kullanýlan doðal gaz ükeimi ile zaman, derece gün deðeri ve ükeicilere yönelik fiya deðiþkenleri arasýndaki iliþkiler araþýrýlmýþýr. Hava sýcaklýðý deðiþiminin bir ölçümü olarak aylýk derece gün deðerleri kullanýlmasýnýn sebebi, ihiyaç duyulan enerji alebini belirlemede derece DOÐAL GAZ TÜKETÝMÝ (X MÝLYON 2 5 5 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 9 2 2 22 23 24 26 27 28 29 3 3 32 33 GERÇEKLEªEN TAHMÝN ZAMAN Þekil 4. Isýma Yapýlan Aylara Ai Doðal Gaz Tükeiminin Gözlem ve Tahmin Deðerleri SONUÇ VE ÖNERÝLER Son yýllarda Türkiye'nin enerji sraejisi doðal gaz üzerinde yoðunlaþmýþýr. Türkiye'de doðal gaz piyasasý ihalaa dayalýdýr ve sýnýrlý gaz ileim ve daðýým sisemiyle hala geliþme aþamasýnda bulunmakadýr. Özellikle kýþ döneminde oraya çýkan doðal gaz arz-alep dengesizliklerini gidermek için ükeim mikarlarýnýn doðru ahmin edilmesi gereklidir. Doðal gazýn kullaným için gerekenden çok az ya da çok fazla ahsis edilmesi aðýr ekonomik kayýplara sebep olabileceðinden, ahmin günlerin daha iyi bir belirleyici olduðuna inanýlmasýdýr. Fiya deðiþkenleri analiz edildiðinde, doðal gaz ükeimi üzerinde hava sýcaklýðý deðiþiminin yanýnda ükeicilerin büçe kýsýlarýnýn da ekili olduðu oraya çýkmýþýr. Modellerde, fiya deðiþkeni olarak doðal gaz saýþ fiyaý yerine, dolar kuru ve ükeici fiya endeksi logarimasýnýn kullanýlmasýnýn ükeim mikarý üzerinde daha açýklayýcý olduðu görülmekedir. Fiya deðiþkenlerinin ekisi zamana göre deðiþebilir olup, ekonomik kriz sürecinde bulunan Türkiye'de doðal gaz ükeim mikarý üzerindeki yansýmasý daha büyük olacakýr. 26

Geliþirilen zaman serisi modelleri, derece gün ve fiya deðiþkeninin farklý deðerlerini içeren birçok senaryo için gelecek dönemlerin ükeim ahminlerinin yapýlmasýna olanak vermekedir. Hedeflenen büyüme ve sosyal geliþmeleri deseklemek için, uygun ahmin modelleri kullanarak ükeicilere yeerli mikarlarda, sürdürülebilir ve rekabeçi fiyalarla doðal gaz emin edilmesi gerekmekedir. Böylece, kýsýlý ve ihal bir enerji kaynaðý olan doðal gazdan en ekonomik þekilde faydalanmak mümkün olacakýr. KAYNAKÇA. Campo, R, Ruiz, P. Adapive Weaher Sensiive Shor Term Load Forecas. IEEE Transacions on Power Sysems 987; 2 (3: 592-6. 2. Hagan, MT, Behr, SM. The Time Series Approach o Shor Term Load Forecasing. IEEE Transacions on Power Sysems 987; 2 (3: 785-79. 3. Rahman, S, Bhanagar R. An Exper Sysem Based Algorihm For Shor Term Load Forecas. IEEE Transacions on Power Sysems 988; 3 (2: 392-399. 4. Papalexopoulos, AD, Heserberg, TC. A Regression Based Approach o Shor Term Sysem Load Forecasing. IEEE Transacions on Power Sysems 99; 5 (4: 535-544. 5. Charleson, LR, Weber JE. Energy forecass for Wesern Ausralia 992-2. Energy Economics 993; 5 (2: -22. 6. Hubele, NF, Cheng, CS. Idenificaion of Seasonal Shor Term Forecasing Models Using Saisical Decision Funcions. IEEE Transacions on Power Sysems 99; 5 (: 4-45. 7. Lee, RS, Singh, N. Paerns in Residenial Gas and Elecriciy Demand : An Economeric Analysis. Journal of Business and Economic Saisics 994; 2: 233-24. 8. Hill, T, O'Connor, M and Remus, W. Neural Nework Models for Time Series Forecass. Managemen Science 996; 42 (7: 82-92. 9. Connor, JT. A Robus Neural Nework Filer For Elecriciy Demand Predicion. Journal of Forecasing 996; 5 : 437-458.. Barels, R, Fiebig, DG. Residenial end-use Elecriciy Demand: Resuls From a Designed Experimen. Energy Journal 2; 2 (2: 5-8.. Bohi, DR. Analyzing Demand Behavior : a Sudy of Energy Elasiciies. Balimore: John Hopkins Univ. Press,98. 2. Harman, RS. Froniers in Energy Demand Modeling. Annual Review of Energy 979; 4: 433-466. 3. Liu K, Subbarayan, S and Shouls, RR. Comparison of Very Shor-Term Load Forecasing Techniques. IEEE Transacions on Power Sysems 996; (2: 877-882. 4. Taylor, JW, Majihia, S. Using Combined Forecass Wih Changing Weighs For Elecriciy Demand Profiling. Journal of he Operaional Research Sociey 2; 5: 72-82. 5. Herber, F. An Analysis of Monhly Sales of Naural Gas To Residenial Cusomers in he Unied Saes. Energy Sysem and Policy 987; (2: 27-47. 6. Liu, LM, Lin, MW. Forecasing Residenial Consumpion of Naural Gas Using Monhly ve Quarerly Time Series. Inernaional Journal of Forecasing 99; 7: 3-6. 7. Elony, MN. Demand for naural gas in Kuwai: An Empirical Analysis Using Two Economeric Models. Inernaional Journal of Energy Research 996; 2 (: 957-963. 8. Smih, P, Husein, S and Leonard, DT. Forecasing Shor Term Regional Gas Demand Using an Exper Sysem. Exper Sysems wih Applicaions 996; (2: 265-273. 9. Barels, R, Fiebig, DG and Nahm, D. Regional end use Gas Demand in Ausralia. The Economic Record 996; 72 (29: 39-33. 2. Hobbs, BF, Helman, U and Jiprapaikulsarn, S. Arificial Neural Neworks for Shor Term Energy Forecasing :Accuracy and Economic Value. Neurocompuing 998; 23: 7-84. 2. Brown, RH. Developmen of Arificial Neural Neworking Models o Predic Daily Gas Consumpion. Am. Gas Assoc. Forecasing Rev. 996; 5: -22. 22. Knowles, TW, Wirick, JP. The Peoples Gas Ligh and Coke Company Plans Gas Supply. Inerfaces 998; 28 (5: -2. 23. Durmayaz, A, Kadýoðlu, M and Þen, Z. An Applicaion of he Degree-Hours Mehod o Esimae he Residenial Heaing Energy Requiremen and Fuel Consumpion in Ýsanbul. Energy 2; : 245-6. 24. Gümrah, F, Kaýrcýoðlu, D, Aykan, Y, Okumuþ, S and Kýlýnçer, N. Modeling of Gas Demand Using Degree Day Concep: Case Sudy for Ankara. Energy Sources 2; 23:-4.. Daðsöz, AK. Türkiye'de Derece Gün Sayýlarý, Ulusal Enerji Tasarruf Poliikasý Yapýlarda Isý Yalýýmý. Ýsanbul, 995. 26. Mendenhall, W, Sincich, TA. Second Course in Saisics: Regression Analysis. New Jersey: Prenice Hall Inc,996. 27. Aras, H, Aras, N. Forecasing Residenial Naural Gas Demand. Energy Sources 24; 26: 463-472 27