Resolving energy consumption issues and spectrum allocation for future broadband networks
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 728600
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Bu tezin amacı, veri madenciliğinde kümeleme yardımıyla gelecekteki genişbant ağlarında enerji tüketimi sorunlarını çözmek ve yüksek spektrum tahsisli enerji veya güç kullanımını belirlemektir. Araştırma çalışması, geniş bant şebeke enerjisi sektörüne ve karşı karşıya olduğu zorluklara genel bir bakış sunmaya başlar; enerji verimliliğini teşvik eden, tüketicinin aktif rolünü teşvik eden, tüketici davranışlarının önemini anlatan ve aynı zamanda tüketici haklarını koruyan enerji politikalarında bir değişiklik olduğu görülmektedir. Elektrik, enerji kaynağı olarak yer kazanmakta olup, önümüzdeki on yıllarda da payı sürekli artmaya devam edecektir. Bu yakın gelecekte, geniş bant ağları ve akıllı sayaçların devreye alınması hem kamu hizmetine hem de tüketiciye fayda sağlayacaktır. Bu ortamda, enerji yönetimi alanı ve araçlarına odaklanan yeni hizmetler ve yeni işler ortaya çıkmakta, bilgisayar bilimi, yazılım geliştirme ve veri bilimi gibi alanlarda uzmanlaşmayı gerektirmektedir. Bu araştırma çalışması, ortak bir çerçeve olarak saat başına enerji kullanım oranını (%) kullanarak, geniş bant ağlarını elektrik yük profillerinin benzerliklerine göre bölümlere ayırmıştır. Bu enerji tüketimi segmentasyonunun arkasındaki amaç, enerji tüketimini ve ilgili maliyetleri azaltmak, enerji verimliliği önlemlerini teşvik etmek ve tüketici katılımını geliştirmek için her gruba kişiselleştirilmiş öneriler sunabilmektir. İstenen segmentasyon, hesaplamalı kümeler hesaplamasına (python programlama dili kullanılarak) dayanan yinelemeli bir süreçle elde edilir ve enerji tüketimini tespit etmek ve bunları daha uygun bir gruba yeniden tahsis etmek için görselleştirme ve istatistiksel veri madenciliği tekniğini uygulayan bir kümeleme sonrası analizi ile sonuçlandırılır. K-Means kümeleme tekniği test edildi ve karşılaştırıldı, 100GHz yüksek spektrumlu tüm enerji yükü profilleri için en iyi doğruluk tahminini %98.46 verdi. K-Means kümelemesinden elde edilen çözüm, nihai enerji tüketimi segmentasyonunu elde etmek için kümeleme sonrası aşamanın temeli olarak kullanılan, aranan segmentasyona daha iyi uyum sağlayan çözümdür. Bu metodolojilerin çoğu, daha yüksek enerji tasarrufu potansiyeline sahip kullanıcıları belirlemeye odaklandıkları için 100 kWh cinsinden mutlak değerleri kullanır. Elektrik tüketicilerinin enerji tüketimi segmentasyonu, tüketici hakkında bilgi ve daha iyi bir anlayış sağlar. Bu özel durumda, geniş bant ağların belirli özelliklerine göre enerji tasarrufu önerilerinin kişiselleştirilmesine olanak tanır; Uygun zamanda yeterli tavsiyeleri sunarak tüketici deneyimini geliştirmek, gelecekteki geniş bant ağları için enerji verimliliği tavsiyelerinin etkinliğini artıran gerçekler
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to resolve the energy consumption issues and determine the usage of energy or power with high spectrum allocation in future broadband networks with the help of clustering in data mining. The research work starts presenting an overview of the broadband network energy sector and the challenges it is facing; it is observed a change on the energy policies promoting the energy efficiency, encouraging an active role of the consumer, instructing them about the importance of the consumer behavior and also protecting consumer rights. Electricity is gaining room as energy source, its share will keep increasing constantly in the following decades. In this close future, broadband networks and smart meters' deployment will benefit both the utility and the consumer. In this environment, new services and new business appear, focusing on the energy management field and tools, they require specialization in fields such as, computer science, software development and data science. This research work has segmented the broadband networks according to the similarities of their electrical load profiles, using the proportion of energy usage per hour (%) as a common framework. The objective behind this energy consumption segmentation is to be able to provide personalized recommendations to each group in order to reduce their energy consumption and the associated costs, fostering energy efficiency measures and improving the consumer engagement. The desired segmentation is obtained by an iterative process, based on computational clusters calculation (using python programming language) and finalized by a post-clustering analysis applying visualization and statistical data mining technique to detect the energy consumption and reallocate them to a more appropriate group. The K-Means clustering technique was tested and compared, giving best prediction of accuracy 98.46% for all energy load profiles with high spectrum of 100GHz. The solution from the K-Means clustering is the one that better adapts to the segmentation sought, which is used as the base of the post-clustering stage to obtain the final energy consumption segmentation. Most of these methodologies use the absolute values in 100 kWh, as they were more focused on identify the users with higher energy savings potential. The energy consumption segmentation of the electricity consumers provides knowledge and a better understanding of the consumer. In this particular case, it allows to personalize energy savings recommendations according to the broadband networks specific characteristics; improving the consumer experience by being able to provide the adequate advices at the appropriate time, facts that increase the effectiveness of the energy efficiency advices' service for future broadband networks
Benzer Tezler
- QoS-based resource management and optimization in CR-based NOMA networks
CR tabanlı NOMA ağlarında QoS tabanlı kaynak yönetimi ve optimizasyonu
ÖMER FARUK AKYOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİHA TEDİK BAŞARAN
- An investigation into junction temperature of green and blue LEDs
Başlık çevirisi yok
BURAK ÖZLÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ARIK
- Effect of microwave pretreatment on fate of antimicrobials and conventional pollutants during anaerobic sludge digestion and biosolids quality for land application
Anaerobik çamur çürütme prosesinde uygulanan mikrodalga dezentegrasyon işleminin antimikrobiyallerin ve konvansiyonel kirleticilerin akıbetine ve arazi uygulaması için biyokatı kalitesine etkisi
GÖKÇE KOR BIÇAKCI
Doktora
İngilizce
2018
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE ÇOKGÖR
- Alternative control strategies for an electromechanical active suspension system
Bir elektromekanik aktif süspansiyon sistemi için alternatif kontrol stratejileri
SEVSEL GAMZE KABİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGEN AKALIN
- Silika esaslı üstün yalıtım performansına sahip malzemelerin geliştirilmesi ve karakterizasyonu
Development and characterization of silica based super insulation materials
CEREN ÖNEY KIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. FATOŞ YÜKSEL GÜVENİLİR