Veri merkezleri ve IT sistemleri için yapay sinir ağları ve regresyon yöntemleri ile enerji yük profilinin oluşturulması ve analizi
Load forecasting and analyzing of data centers and IT systems by using artificial neural networks and regression methods
- Tez No: 519714
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA GÖZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar destekli otomasyon, Elektrik güç sistemleri, Computer aided automation, Electric power systems
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Veri merkezleri, sunucu, router, switch ve firewall gibi bilgi işlem cihazlarının yanı sıra destek ekipmanları olan kurtarma üniteleri (Backup Units) ve iklimlendirme cihazlarını barındıran tesislerdir. İnternet kullanımındaki artışlar, büyük veri (Big Data), nesnelerin interneti (Internet of Things), bulut hesaplamaları (Cloud Computing) gibi uygulamalarda meydana gelen gelişmeler dünya çapındaki veri merkezlerinin sayılarının ve kapasitelerinin artmasına sebep olmuştur. Tez çalışmam, veri merkezlerinin enerji tüketim miktarlarını optimize edebilmek amacıyla otomasyon kontrol sistemleri, uygun yazılımlar ile yük tahmin yöntemlerini bir araya getirerek gerekli yazılımların geliştirilmesi sonucunda uygun yöntemler bulmayı amaçlamaktadır. Bu sebeple, yapay sinir ağları ve çeşitli regresyon yöntemleri kullanılarak veri merkezlerindeki enerji tüketimini tahmin edebilmek için gerekli verilerin toplanmasını sağlayacak Veri Toplama ve Enerji İzleme Yazılımı (DAEMS-Data Acquisition and Energy Monitoring Software) geliştirilmiştir. Bununla birlikte veri merkezlerini örnekleyebilmek amacıyla bir sunucu hazırlanarak kullanılmıştır. Dört farklı yöntem ile yapılan enerji tüketimi tahmin sonuçlarına yer verilerek bu yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır. Tahmin için kullanılan giriş parametrelerinin tüketilen güç ile olan ilişkisi 24 saatlik aralığa ait yaklaşık 86400 adet veri sayesinde korelasyon matrisi oluşturmakta kullanılmıştır. Korelasyon matrisinde tüm parametrelerin bir günlük veri üzerinden birbirleri ile olan korelasyon ilişkileri ve bağlılık seviyeleri gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
A data center is a repository that houses computing facilities like servers, routers, switches and firewalls, as well as supporting components like backup equipment, fire suppression facilities and air conditioning. Data centers nowadays are proliferating all over the world because of increasing demand for Internet applications, Big Data, Internet of Things and Cloud Computing. In my thesis, my goal is to find a way to optimize energy consumption of data centers by encompassing automation control system devices, appropriate software and load forecasting methods. For this reason, a software named as DAEMS (Data Acquisition and Energy Monitoring Software) was prepared for a data center to collect data for forecasting of electricity by using Artificial Neural Networks and multiple regression methods. In addition, an individual server which was configured for modelling a data center was used. By applying four different methods there has been analyzed the performance of these methods for predicting the load profile. The input parameters with the number of 86400 for 24 hours period which have already been described as input parameters for our prediction design were used to create a correlation matrix. It is shown that the correlation level of the each parameters with the others for one day period of data set.
Benzer Tezler
- Yurt dışından dönen işçi çocuklarının uyum problemlerinin okul başarılarına etkisi ve Türkiye'de yetişen öğrencilerle karşılaştırılması
The effect of adaptation problems on the academic archievement of the children of the Turkish workers returning from abroad compared with the ones brought up in Turkey
ŞÜHEDA ÖZBEN
Doktora
Türkçe
1991
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF.DR. İHSAN TURGUT
- Yapay sinir ağları ve bulanık sistemler temelli uçuş kontrol tasarımı
Artificial neural networks and fuzzy systems based flight control design
AYDOĞAN SAVRAN
- Enzimatik reaksiyonlara ait kinetik katsayıların cevap yüzeyi metodu ve yapay sinir ağları kullanılarak saptanması
Determination of kinetic constants of enzymatic reactions using response surface methodology and artificial neural networks
DENİZ BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Gıda MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
- Prostat adenokarsinomlarında psa değerlerinin gleason skor ve klinik evre ile ilişkisi
The relation between psa and gleason score and clinical phase in prostate adenocarsinoma
HACI HASAN ESEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2005
PatolojiSelçuk ÜniversitesiPatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUSTAFA CİHAT AVUNDUK
- İstanbul'da kentsel yayılmanın yapay sinir ağları ile öngörüleri
Urban sprawl prediction in İstanbul using neural networks
HAKAN ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN TÜRKOĞLU
- Kablosuz algılayıcı ağlarda güvenli haberleşme
Secure communication on wireless sensor networks
CANSIN TURGUNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ