Designing a decision support and recommendation system for improving energy efficiency
Enerji verimliliğini artırmaya yönelik karar destek ve öneri sistemi tasarımı
- Tez No: 905253
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM VARLIKLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada makine öğrenmesi, yapay zeka ve zaman serisi analizi kullanılarak gelecek dönemlere ait enerji tüketim tahminlerinin oluşturulması amaçlanmıştır. Bu sayede bakım kestirimleri ve cihaz iyileştirilmeleri yapılabilecek bir karar destek sistemi tasarımı oluşturulabileceği değerlendirilmiştir. Veri işleme çalışmalarında ayrıksı durum tespiti, kayıtlı veriler üzerinden tahmin, çıkarım, karşılaştırma, sapma hesaplama gibi teknikler kullanılmıştır. Tahminler, bir veya daha fazla yıl boyunca tutarlı sonuçlar verecek şekilde günlük, haftalık, aylık bazda gerçekleştirilmiştir. Öncelikle, sisteme anlık olarak gelen verilerin K-Means algoritması ile işlenmesi ve anlık ayrıksı durum tespitleri ile çalışılarak istenilen sonuçların elde edilmesi hedeflenmiş, daha sonra fonksiyon çıkarım yöntemi ve zaman serisi analiz algoritmaları kullanılarak bir sonraki sürecin verilerinin tahmin edilmesine yönelik model oluşturma denemeleri yapılmış ve ortalama yüzde hata değerlerine göre başarı oranları değerlendirilmiştir. Yeni gelen verilerin kabul aralığında olmasına ve bu kabul aralığındaki veri sayısına göre bakım ihtiyaçları, cihazlar arası karşılaştırma ve cihaz ömrü kestirmeler yapılabilmekte, alınacak aksiyonlara göre, enerji tüketimlerindeki verimlilikler arttırılabilmektedir. Bu çalışmada Yule Walker, AR Burg, Yule Walker with Weighted Moving Average and Weighted Geometric Mean, Exponential Smoothing Method, Adaptive Exponential Smoothing Method, Linear Prediction Coding zaman serisi algoritmaları kullanılmıştır. Elde edilen hata oranları genel olarak değerlendirildiğinde, kullanılan algoritmalara bağlı olarak yaklaşık yüzde 7,5 ile 20 arasında bir hata oranı elde edilmiştir. Bu da algoritmaların başarı oranlarının yüzde 80 ile 92,5 arasında değiştiğini göstermektedir. En iyi sonuçlar Yule Walker metodunun 25, 30 günlük kısa zamanlı uygulamasında yüzde 92,5 ve Linear Predictive Coding metodunun uzun zamanlı uygulamasında yüzde 91,8 olarak elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to generate energy consumption forecasts in future periods by using machine learning, artificial intelligence and time series analysis. In this way, it is evaluated that a decision support system design to created that can make maintenance predictions and device improvements. In data processing studies, techniques such as due diligence, estimation, inference, comparison and deviation calculation were used. Instantaneous estimation is made on processing daily, weekly, monthly data. First of all, it is aimed to obtain discrete state detections by processing the instantaneous data received by the system with the K-Means algorithm. Then, using the function inference method and time series analysis algorithms, model building attempts were made to predict the next data and success rates were evaluated based on the average percentage error. Depending acceptability rate of the new incoming data, maintenance needs, comparisons between devices and device life estimates can be made, and it is envisaged that efficiency in energy consumption can be increased according to the actions to be taken. Yule Walker, AR Burg, Yule Walker with Weighted Moving Average and Weighted Geometric Mean, Exponential Smoothing Method, Adaptive Exponential Smoothing Method, Linear Prediction Coding methods are used for studies of past accumulation data. Depending on the algorithms used, an error rate between 7.5 percent and 20 percent was obtained. Best results were 92.5 percent in the 25-30-days short-term application of the Yule Walker method and 91.8 percent in the long-term application of the Linear Predictive Coding method.
Benzer Tezler
- A methodology for energy optimization of buildings considering simultaneously building envelope HVAC and renewable system parameters
Binalarda yapı kabuğu, mekanik sistemler ve yenilenebilir enerji sistemleri parametrelerinin eş zamanlı enerji optimizasyonu için bir yöntem
MELTEM BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2015
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ
PROF. DR. MARCO PERINO
- Eğitim yapılarında sürdürülebilir aydınlatma tasarımı için bütüncül bir yaklaşım
A holistic approach to sustainable lighting design in educational buildings
KASIM ÇELİK
Doktora
Türkçe
2018
MimarlıkYıldız Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA RENGİN ÜNVER
- Pedagojik açıdan ortaokul yapıları: Mevcut durum analizi ve mimari iyileştirme önerileri
Pedagogical perspective on middle school structures: Current situation analysis and architectural improvement proposals
HASAN ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF ALPAYDIN
- Architecture and circular economy: Developing a building-scale circularity indicator
Mimarlık ve döngüsel ekonomi: Bina ölçeğinde döngüsellik indikatörü geliştirilmesi
BURCU KISMET
Doktora
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERYEM BİRGÜL ÇOLAKOĞLU