Yazar "Uçar, Mehmet Tahir" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Derin öğrenme ile farklı model ve öğrenme algoritmaları kullanılarak kısa vadeli elektrik yük tüketiminin tahmini
    (İnönü Üniversitesi, 2025) Uçar, Mehmet Tahir; Kaygusuz, Asim
    Akıllı şebekeleri akıllı kılan önceden elde edilmiş bilgi ve verilere göre yapılan çıkarımlardır. Geçmişte elde edilen zaman verileri özellikle enerji planlamalarında ve öngörülerde önem arz etmektedir. Enerji çalışmaları için planlama ve veri eldesi önemlidir. Fakat zamanla değişen olayları modellemek, veri analizinin zorlu yönlerinden biridir. Bu kıyasla, zamanla değişen elektrik gücü değerlerini tahmin etmekte önemli bir veri analizi problemidir. Verilerdeki örüntüleri belirlemek ve tahmin modelleri geliştirmek için regresyon, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Böylece, güç üretim veya tüketimi tahmini için en başarılı modelleri belirlemek ve mümkün olan en yüksek doğruluk seviyesine ulaşmak önem arz etmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında uygulanan yöntemler kapsamında öncelikle makine öğrenmesi ile basit bir çalışma yapılmaktadır. Bu ilk çalışmada regresyon analizi yöntemleri kullanılarak Diyarbakır'a ait yıllık nüfus ve elektrik tüketim verileri üzerinden sonraki yıllara ait nüfus ve yıllık elektrik tüketim tahmini yapılmaktadır. Sonrasında ise büyük veri ile derin öğrenme çalışması yapılmaktadır. Teze amaç olan bu çalışmada ilk olarak, hazır bir veri kümesini değerlendirmek ve düzenlemek ve özniteliklerini çıkarmak için Keşifsel Veri Analizi (EDA) kullanılmaktadır. Sonrasında Uzun Kısa Dönem Bellek (LSTM), Geçitli Tekrarlayan Birim (GRU), Basit Tekrarlayan Sinir Ağı (SimpleRNN) ve Çift Yönlü Uzun Kısa Dönem Bellek (BiLSTM) mimarileri kullanılmaktadır. 3 ayrı çalışma mantığının uygulandığı bu çalışmanın ilk kısmında bu dört mimari on bir farklı optimizasyon yöntemi ile kullanılmaktadır. İkinci kısmında, çalışma bir dizi farklı epok sayısı kullanılarak test edilmektedir. Üçüncü kısmında ise, dört mimari, 11 optimizasyon yöntemi ve altı aktivasyon fonksiyonu kullanılarak 264 model üretilmekte ve denemeler bu modeller üzerinden gerçekleştirilmektedir. Sonuçlar kök ortalama karesel hata (RMSE), ortalama mutlak hata (MAE) ve R² skor indekslerine göre analiz edilip grafiklere aktarılmaktadır. R² skor endeksine göre, çalışmadaki en yüksek değer olarak 0,9979'luk bir başarı oranına ulaşılmaktadır. Son olarak, en başarılı on uygulama listelenmektedir.