Energy consumption estimation using machine learning with data from smart meters in a residential complex building in Iraq
Kullanarak enerji tüketimi tahmini verilerle makine öğrenimikonut kompleklerinde akıllı sayaçlar Irak'ta yapı
- Tez No: 940392
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Nüfustaki üstel büyüme ve bunların genel olarak elektrik kullanımına bağımlılığı ve elektronik cihazlar enerji üretimine olan talebi arttırdı, enerji tasarrufu programları ve günümüzde dünya çapında büyük bir endişe kaynağıdır. İnşaat sektörü ana enerji kaynağı olduğundan tüketici. Bu araştırma projesi bir konut kompleksi binasının enerji kullanımını belirlemeyi amaçlamaktadır. Irak'ta akıllı sayaçların topladığı verilere makine öğrenmesi stratejileri kullanılarak bina. Kritik odak noktası, gelecekteki yüklerin doğru tahminlerini üretmektir. potansiyel yapay zekayı aşmak için iki veya üç yıl içinde konut kompleksi engeller. Veri toplama, ön işleme, algoritma seçimi, model eğitimi, model değerlendirme ve enerji tüketimi tahmini tekniğin içerdiği adımlardır. Veri seti düzeltildi ve kullanılan üç algoritma doğrusal regresyondur, karar ağaçları, rastgele ormanlar, gradyan artırma, torbalama regresörü, ekstra ağaç çıkışı ,SVR, kement, sırt, elastik ağ, K-en yakın komşular ve sinir ağı. Korunması kullanıcıların gizliliği ve verilerinin güvenliği etik konular arasında yer almaktadır. Doğru bir Enerjiyi yönetmek ve maliyetleri azaltmak için tüketilen enerjinin hesaplanması gerekir etkili bir şekilde. Bu çalışmanın bulguları verimsizlik sorununu çözmek için kullanılabilir. Irak ve diğer ülkelerdeki konut yapılarında enerji kaynaklarının yönetimi karşılaştırılabilir koşullar
Özet (Çeviri)
The exponential growth in population and their overall reliance on the usage of electrical and electronic devices have increased the demand for energy production , energy saving schemes and nowadays a major worldwide concern. As the building sector is major energy consumer. This research project aims to determine the energy usage of a residential complex building in Iraq by using machine learning strategies to the data collected by smart meters in that building. The critical focus is producing accurate projections of future loads in the residential complex over two or three years to surpass any potential artificial intelligence barriers. Data gathering, pre-processing, algorithm selection, model training, model assessment, and energy consumption estimation are the steps involved in the technique. The dataset has been corrected, and the three algorithms used are linear regression, decision trees, random forests ,gradient boosting, bagging regressor ,extra trees egressor ,SVR , lasso , ridge , elastic net , K-nearest nighbors and neural network. The protection of users' privacy and the safety of their data are among the ethical issues. An accurate calculation of the energy consumed is required to manage energy and reduce costs effectively. The findings of this study can be used to address the problem of inefficient management of energy resources in residential structures in Iraq and other countries with comparable conditions.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi kullanarak Türkiye'de elektrikli araç şarj istasyonlarının potansiyel kullanım performansının mekânsal tahmini
Spatial estimation of potential utilization performance of electric vehicle charging stations in Türkiye using machine learning methods
SERKAN TANRIVERDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU
- Nesnelerin interneti teknolojisi kullanılarak elde edilen trafik verileri ile kısa dönemli trafik akım ve hız tahmini
Short-term traffic flow and speed estimation with traffic data obtained using the internet of things technology
YAĞMUR ÖZİNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
TrafikAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FARUK FIRAT ÇALIM
- Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi
Examination of the effects of distributed generation on smart grids
MİKAİL PÜRLÜ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Moleküler haberleşme sistemlerinde alıcı kestirim yöntemleri
Receiver detection methods on molecular communications systems
ERGİN ASLAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Büyük veri ve makine öğrenmesi kullanılarak elektrik tüketim örüntülerinin çıkarılması
Extracting electricity consumption patterns using big data and machine learning
FATİH ÜNAL
Doktora
Türkçe
2022
EnerjiFırat ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ EKİCİ