Makine öğrenmesi yöntemleri ile enerji verimliliği kapsamında elektrik tüketim tahmini: Erzincan ilinde bir uygulama
Electricity consumption estimation within the scope of energy efficiency with machine learning methods: An application in erzincan province
- Tez No: 850687
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FULYA ASLAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Enerji bir ülke için sadece ekonomik değil politik ve çevresel unsurlar için de çok önemlidir. Teknolojik gelişmeler ve refah seviyesinin artmasıyla enerji tüketimi artmıştır. Enerjiye olan ihtiyacın artmasıyla birlikte enerji yönetimi kavramı ortaya çıkmıştır. Önemli enerji kaynaklarından biri de elektrik enerjisidir. Tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de enerji bilinci oluşturulmak için çalışmalar yapılmaktadır. Ülkemizde ortaya konulan enerji politikalarıyla enerjinin verimli kullanılması hedeflenmektedir. Enerji yönetimi sanayi kuruluşları, endüstriyel işletmeler, ticarethaneler ve kamu kurumlarını kapsamaktadır. Kamu kurumları içerisinde okullar önemli bir yer edinmektedir. Gelecekte yapılacak elektrik tüketiminin bilinmesi enerji yönetimi için stratejiler geliştirmeye yardımcı olacaktır. Geleneksel yöntemlerle yapılan tahminlerdeki sınırlamalar ve sorunların üstesinden gelmek için veri madenciliği tekniklerinden faydalanılabilir. Veri madenciliği sayesinde eldeki verilerden anlamlı bilgiye ulaşmak mümkündür. Bu tez çalışmasında makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Erzincan ilindeki ilköğretim okullarının 2016-2022 yılları arasındaki verileri kullanılarak elektrik tüketimleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmanın enerji yönetim birimlerine örnek olacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Energy is very important for a country not only economically but also politically and environmentally. Energy consumption has increased with technological developments and increasing welfare levels. With the increasing need for energy, the concept of energy management has emerged. One of the important energy sources is electrical energy. As in the whole world, studies are carried out to create energy awareness in our country. It is aimed to use energy efficiently with the energy policies put forward in our country. Energy management includes industrial organizations, industrial enterprises, commercial establishments and public institutions. Schools have an important place among public institutions. Knowing the future electricity consumption will help to develop strategies for energy management. Data mining techniques can be used to overcome the limitations and problems in predictions made by traditional methods. Thanks to data mining, it is possible to obtain meaningful information from the available data. In this thesis, machine learning methods are used to predict the electricity consumption of primary schools in Erzincan province using data from 2016 to 2022. It is thought that the study will be an example for energy management units.
Benzer Tezler
- Data-driven condition monitoring and fault diagnosis of VFD-FED induction motors
Değişken frekanslı sürücü ile beslenen asenkron motorlarda veri odaklı durum izleme ve arıza tanılama
ALPER SENEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids
Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi
NECATİ AKSOY
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Gemi elektrik şebekelerinde derin öğrenme uygulamaları
Deep learning applications on ship electric grids
TAYFUN UYANIK
Doktora
Türkçe
2023
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- A new approach to increase energy efficiency of luxury high-rise residential blocks in complex buildings by utilizing advanced HVAC systems
Karma yapılardaki yüksek katlı lüks konut binalarının enerji verimliliğinin gelişmiş mekanik sistemlerden faydalanarak arttırılması için yeni bir yaklaşım önerisi
ALPAY AKGÜÇ
Doktora
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ
PROF. DR. MARCO PERINO
- Design and implementation of beyond 5g physical layer schemes
5g sonrası fiziksel katman şemalarının tasarımı ve gerçeklemesi
CANER GÖZTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT