Avrupa Ölçeğinde Biyoyakıt Tüketim Eğiliminin Rassal Orman Algoritması ile Tahminlenmesi

Abstract

Dünya genelinde enerji talebi, nüfus artışı, ekonomik büyüme ve sanayileşme ile birlikte sürekli yükselen enerji talebinin yanısıra fosil yakıtların çevresel etkileriyle ilişkili endişeler yenilenebilir ve temiz enerjiye olan talebi arttırmıştır. Dünya genelinde yenilenebilir enerjiye geçiş sürecinde, biyoyakıtlar önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle doğru biyoyakıt tahminlemesi, bölgesel politikaların oluşturulması açısından kritik öneme sahiptir. Böylece politika yapıcıların ülkelerin özkaynaklarını stratejik hedeflerine yönelik tahsis etmeleri, gereken altyapıları planlamaları ve ekonomik büyümeyi desteklemeleri mümkün olabilecektir. Bu çalışmada biyoyakıtların tüketimin trendlerini öngörebilmek amacıyla Rassal Orman Algoritması (ROA) yaklaşımıyla bir tahmin modeli kurulmuştur. Bu amaca yönelik olarak ilk olarak, Avrupa bölgesindeki istatistiksel veriler (Toplam Avrupa ve Diğer Avrupa olmak üzere) 1992-2022 yılları için toplanmıştır. Ardından bu değerler, 2025, 2030 ve 2050 yılları için tahminlenmiştir. ROA ile kurulan tahmin modelinde elde edilen değerler verilen yıllar için en yüksek başarılı sonuçları karar ağacı sayısı 50 iken ve R2 değeri 0.9975 ile bulmuştur. Analizlerden elde edilen sonuçlar, Avrupa özelinde oluşturulan modellerin gelecek planlamaya yönelik yenilenebilir enerji projeksiyonlarında kullanılabileceğini göstermiştir. Elde edilen tüm sonuçlar detaylıca analiz edilerek, Avrupa Birliği Yeşil Mütabakatı doğrultusunda alınabilecek önlem ve gereklilikler yorumlanmıştır.The ever-increasing demand for energy worldwide, driven by population and economic growth, industrialization, as well as concerns about the environmental impact of fossil fuels, has increased the demand for renewable and clean energy. Biofuels play an important role in the worldwide transition to renewable energy. Accurate biofuel forecasting is therefore critical for regional policy making. This will enable policymakers to allocate countries' own resources towards their strategic goals, plan the necessary infrastructure and support economic growth. In this study, a forecasting model is constructed using the Random Forest Algorithm (RFA) approach to predict the trends in biofuels consumption. Therefore, firstly, statistical data for the European region (Total Europe and Other Europe) are collected for 1992-2022. These values are then predicted for the years 2025, 2030 and 2050. The values obtained in the forecasting model have found the highest successful results for the given years with the number of decision trees being 50 and the R2 value is 0.9975. The results showed that the models created for Europe can be used in renewable energy projections for future planning. Obtained results are analyzed, the measures and requirements that can be taken in line with the European Union Green Deal are interpreted.