Energy consumption analysis via different machine learning algorithms
Farklı makine öğrenme algoritmalarıyla enerji tüketim analizi
- Tez No: 828275
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Artan şehirleşme ve sosyal ilerlemenin bir sonucu olarak binaların kullandığı enerji miktarı artmaktadır. Bir binanın enerji ihtiyaçlarını tahmin etmek, sürdürülebilir büyümeyi ve enerji verimliliğini teşvik etmek için çok önemlidir, bu da enerji maliyetlerini düşürür ve çevre üzerinde daha az etkiye sahiptir. Bu araştırma, gerçek verileri kullanarak zaman serilerinde enerji kullanımını tahmin etmek için derin öğrenme (DL) tekniklerini uygulama konusuna odaklanmaktadır. İstatistiksel ve DL algoritmalarının performansı, deneysel bir binaya kurulan bir akıllı şebekeden gerçek zamanlı olarak toplanan veriler kullanılarak değerlendirildi. Topluluk ve tekil durumlarda enerji kullanımı iyi bilinen yapay zeka teknikleri kullanılarak incelenmiştir. Tahmin ve optimizasyon yaklaşımlarını birleştiren modeller derinlemesine incelenir. Kapsamlı karşılaştırmalı analiz, hibrit modelin doğruluk açısından tekli ve topluluk modellerinden daha iyi performans gösterdiğini gösterdi. Bu modellerin, kullanıcıların enerji yönetimi stratejilerini planlamalarına yardımcı olabilecek tahminler sağlayacak kadar kullanıma uygun ve doğru olduğu düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The amount of energy used by buildings is increasing as a consequence of increased urbanization and social advancement. Predicting a building's energy needs is essential for promoting sustainable growth and energy efficiency, which in turn reduces energy costs and has a lesser impact on the environment. This research focuses on the topic of applying deep learning (DL) techniques to forecast energy use across time series using actual data. The performance of statistical and DL algorithms was evaluated using data collected in real time from a smart grid installed in an experimental building. Usage of energy in ensemble and single situations was examined using well-known artificial intelligence techniques. The models which combine prediction and optimization approaches are examined in-depth. The thorough comparative analysis demonstrated that the hybrid model was excellent in performance than the single and ensemble models in terms of accuracy. These models are thought to be suitable for usage and accurate enough to provide predictions, which can help users plan their energy management strategies.
Benzer Tezler
- Yazılım tanımlı ağlar ve nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde anomali tespiti
Anomaly detection in smart grids based on software-defined networks and the internet of things
HİLAL YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA
- Dynamic security enhancement of power systems via population based optimization methods integrated with artificial neural networks
Yapay sinir ağlarının entegre edildiği popülasyon tabanlı optimizasyon yöntemleriyle güç sistemlerinin dinamik güvenliğinin iyileştirilmesi
CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Heterojen kablosuz ağlar için bulanık mantık dikey el değiştirme algoritması
Fuzzy logic vertical handover algorithm for heterogeneous wireless networks
GÜRKAN COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- İç Anadolu bölgesi için güneye bakan eğimli yüzeye gelen günlük global, direkt ve difüz radyasyonun hesaplanması
Estimation of global, diffuse and beam radiation on the south oriented tilted surfaces for the region 'İç Anadolu' in Turkey
DİLEK YENİSEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE SEMA TOPÇU
- Takım çalışması esaslı demontaj hattı işgören atama ve dengeleme problemi için oyun teorisi odaklı yaklaşımlar
Game theory-oriented approaches for multi-manned disassembly line worker assignment and balancing problem
YILDIZ KÖSE
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ERTEMEL