Developing unsupervised methods for appliance-level energy disaggregation
Cihaz seviyesinde enerji ayrıştırma için gözetimsiz yöntemlerin geliştirilmesi
- Tez No: 949209
- Danışmanlar: PROF. DR. MELİH GÜNAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Elektrik tüketimi hakkında detaylı geri bildirimler, kullanıcıları tasarrufa teşvik ederek enerji israfını, dolayısıyla karbon salımını azaltır. Elektrik iç tesisatına bağlı her cihazın tüketimini ayrı ayrı ölçmek yüksek maliyetli ve zordur. Günümüzde birçok elektrik sayacı haberleşme ve dakikada bir ya da daha sık ölçüm raporlama kabiliyetine sahiptir. Geniş bir ölçüm aralığını kapsayan elektrik ölçüm verilerini yük ayrıştırma amacıyla veri madenciliği teknikleriyle işleyip, tesisattaki cihazların ayrık tüketim serilerini tahmin etmek ve kullanıcılara daha zengin geri bildirimler sunmak mümkün olabilir. Bu tez çalışması ile, düşük ölçüm raporlama sıklığına sahip sayaç verilerine de uygulanabilen, gözetimsiz, hızlı ve kolay anlaşılır bir yük ayrıştırma yöntemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem; veri ön işleme, değişim noktası tespiti, özellik çıkarımı, kümeleme ve son işlem adımlarından oluşmaktadır. Bir konuttan üç aydan uzun bir süre boyunca toplanmış elektrik tüketim verileriyle yapılan uygulamada bazı cihazların tüketimleri başarıyla ayrıştırılmıştır. Bulgular, yöntemin kaynakları kısıtlı ortamlarda dahi uygulanabilir ve anlamlı sonuçlar üretebilir olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Detailed feedback on electricity consumption encourages users to save energy, thereby reducing energy waste and consequently carbon emissions. However, measuring the individual consumption of each device connected to an internal electrical wiring system is costly and technically challenging. Today, many electricity meters have communication capabilities and can report measurements at least once per minute. By processing electricity meter data that covers a wide measurement range using data mining techniques, it may be possible to estimate the disaggregated consumption time series of individual devices and provide users with more insightful feedback. This thesis aims to develop an unsupervised, fast, and easily interpretable load disaggregation method that can also be applied to meter data with low reporting frequency. The method consists of several steps: data preprocessing, change point detection, feature extraction, clustering, and postprocessing. In a case study using electricity consumption data collected over more than three months from a single household, the consumption of certain devices was successfully disaggregated. The findings indicate that the proposed method can be applied even in resource-constrained environments and is capable of producing meaningful results.
Benzer Tezler
- Determinant maximization criterion as a normative principle for biologically plausible credit assignment
Biyolojik olarak makul kredi tahsisi için normatif bir ilke olarak determinant maksimizasyon kriteri
BARIŞCAN BOZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN
- Post training of large language models for targeted natural language processing tasks
Hedefe yönelik doğal dil işleme görevleri için büyük dil modellerinin sonradan eğitilmesi
MOHAMMED RAWHANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Generative adversarial networks based level generation for angry birds
Çekişmeli üretici ağlar ile angry birds bölümlerinin üretilmesi
BURKAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER
- New proposed methods for synthetic minority over-sampling technique
Sentetik azınlık aşırı örnekleme tekniği için yeni önerilen yöntemler
HAKAN KORUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN
- A QOS-aware self-updating intrusion detection system using reinforcement learning
Başlık çevirisi yok
ATHEEL SABIH SHAKER ALAWSI
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ