Geri Dön

Akıllı evlerde cihazların enerji gereksinimlerine göreenerji kaynağının seçilmesi ve tüketimin tahmin edilmesi

Selecting the energy source of the devices in smart homes according to the their energy requirements and estimating the consumption

  1. Tez No: 677032
  2. Yazar: REZZAN NİSA ER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BORA UĞURLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Nesnelerin interneti teknolojisi gelişerek yaygınlaşmasından bu yana akıllı evlerde kullanılan cihazların sayısında ve bununla beraber elektrik tüketiminde de artış meydana gelmiştir. Kullanıcının artan elektrik talebini karşılaması için güneş enerjisi ile desteklenen prototip bir sistem geliştirdik. Bu sisteme göre cihazlar; şebeke ve güneş panellerinden elde edilen elektrik enerjisi ile çalışmaktadır. Cihazların güç tüketim seviyelerine göre hangi kaynaktan besleneceğinin kararı verilir. Yüksek seviyede güç tüketen cihazlar şebeke ile beslenirken düşük güç gereksinimleri olanlar bataryadan beslenirler. Bu sistemde bataryanın durumu da takip edilir, belli bir seviyenin altına inmediği müddetçe sistemin enerji kaynağı olarak görevini sürdürür aksi halde düşük güç tüketen cihazlar da şebekeden beslenir. Geliştirilen sistemimizde cihazların güç ve enerji tüketimi, batarya, şebeke voltaj seviyeleri, akım gibi tüm sistemle ilgili dinamik veriler her 15 saniyede ThingSpeak üzerinden buluta gönderilmektedir. Bu veriler gelecekteki güç ve enerjiyi tahmin etmek için kullanılır. Bu tahminler için Polinomsal Lineer Regresyon ve LSTM yöntemini kullandık. Tahmin için doğrusal verilerde Polinomsal Lineer Regresyon, LSTM yöntemine göre az bir farkla daha başarılı iken doğrusal olmayan verilerde LSTM çok daha başarılı sonuçlar elde etmiştir. Enerji tüketim için tahminlemede en yüksek doğruluk oranı, 0 ve 1 arasında değer alan Polinomsal Lineer Regresyon ile 0,99 değeri elde edilmiştir

Özet (Çeviri)

Since the Internet of Things technology has developed and become widespread, there has been an increase in the number of devices used in smart homes, as well as in electricity consumption. We developed a prototype system powered by solar energy to meet the user's increasing electricity demand. According to this system, devices work with the electrical energy obtained from the grid and solar panels. Energy sources of devices are determined based on the amount of power they require. While devices with high power consumption demands are fed by the grid, those with low power consumption requirements are fed from the battery. In this system, the status of the battery is also monitored, as long as it does not fall below a certain level. It continues to function as the energy source of the system; otherwise, low power consumption devices are also fed from the grid. In our developed system the dynamic data related to whole system such as the power and energy consumption of the devices, battery, grid voltage levels, and current are sent to the cloud via Thingspeak in every 15 seconds. These data are used to estimate the future power and energy. To do this, we used Polynominal Linear Regression and LSTM method. Polynomial Linear Regression in linear data for forecasting is slightly better than the LSTM method, while LSTM has achieved much more successful results in nonlinear data. The highest accuracy rate in estimation for energy consumption, a value like 0.99 was obtained with Polynomial Linear Regression that takes a value between 0 and 1.

Benzer Tezler

  1. Akıllı şebekelerde yenilenebilir enerji üretimine sahip akıllı evlerin enerji ve yük yönetimi

    Energy and load management of smart homes with renewable energy generation in smart grids

    CEMAL KELEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASİM KAYGUSUZ

  2. Comparison of linear programming and simulated annealing methods for optimal load control and energy scheduling in smart home

    Akıllı evlerde optimum yük kontrolü ve enerji planlaması için doğrusal programlama ve tavlama benzetimi metotlarının karşılaştırılması

    EMRE GÜLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMMÜHAN BAŞARAN FİLİK

  3. Akıllı şebekeler için yeni bir ev enerji yönetim algoritmasının geliştirilmesi ve uygulanması

    Development and implementation of a new home energy management algorithm for smart grids

    ONUR ELMA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR SAVAŞ SELAMOĞULLARI

  4. Akıllı ev otomasyonu için enerji yönetim sistemi geliştirilmesi ve uygulanması

    Development and implementation of energy management system for smart home automation

    ABDULLAH BARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERDAR YILMAZ

  5. Akıllı ev cihazları için teknoloji kabul modeli: Kısmi en küçük karelerle yapısal eşitlik modelleme

    Technology acceptance model for smart home devices: Partial least squares structural equation model

    ABDURRAHMAN CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT ASAN