Enerji tüketimi verileri üzerinde akan veri madenciliği uygulaması
Stream data mining application on energy consumption data
Yazar: EMİNE RUMEYSA GÜLER
Danışman: PROF. SUAT ÖZDEMİR
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Nesnelerin İnterneti çağında, akıllı şehir, ev ve şebeke uygulamaları giderek önem kazanmaktadır. Bu uygulamaların pek çoğunda akıllı sayaçlar yardımıyla elde edilen enerji tüketimi verileri yoğun olarak kullanılmakta ve verileri anlamlandırmak için farklı çalışmalar ortaya konmaktadır. Söz konusu bu veriler, başta enerji tüketimi örüntülerini belirlemek, bu sayede sağlanan geri bildirimler ile kullanıcıların davranış değişikliklerini sağlamak, enerji tüketim anomalilerini, altyapı arızalarını kolayca tespit etmek, geleceğe yönelik tüketim tahminleri ile hizmet sağlayıcıları ve tüketicileri bilgilendirmek gibi pek çok çalışmada kullanılmaktadır. Literatürde gösterildiği üzere, insanların yapılarda bulunma davranışı enerji tüketimi örüntülerini etkilemektedir. Bu nedenle bu faktörü göz önüne almayan analiz ve simülasyon çalışmaları, gerçek tüketim örüntüleri ile önemli farklılıklar göstermektedir. Bu tez çalışması kapsamında, enerji tüketimi verilerinden anlık olarak kişilerin evde bulunma durumunun belirlenmesi problemi ele alınmaktadır. Literatürde bu problemi, inceleme ve anket gibi etkin olmayan yöntemler, yüksek donanım ve kurulum maliyeti gerektiren uygulamalar, karmaşık istatiksel çözümler ile ele alan pek çok çalışma bulunmaktadır. Farklı olarak bu çalışma kapsamında, Sıralı Minimum Optimizasyon (Sequential Minimal Optimization, SMO) ve Çok Katmanlı Sinir Ağı (Multilayer Perceptron, MLP) algoritmaları ile enerji tüketimi verileri üzerinde veri madenciliği gerçekleştirilmiştir. Uygulanan algoritmalara yönelik olarak kapsamlı sonuçlar sunulmuştur.

Abstract:
In the era of Internet of Things, smart city, home and grid applications are becoming increasingly important. In many of these applications, energy consumption data are obtained with the help of smart meters and several studies are realized to extract useful information from these data. Identifying energy consumption patterns, user behaviour profiling, anamoly detection, energy consumption forecasting and finding out malfunction in the energy distribution infrastructure are the main examples that can be extracted from this data. As stated in the litrature, occupancy behaviour of people in the buildings directly affected the energy consumption patterns. Therefore, simulation studies overlook this fact may significantly differ from real energy consumption patterns. In this paper, we address the problem of predicting presence of people in the buildings using energy consumption data. There are many studies in the literatüre addressing this problem using inefficient methods such as surveys, costly applications, and complex statistical solutions. Different from existing works, in this study we employ well-known classification algorithms on energy consumption data, namely Sequential Minimal Optimization (SMO) and Multilayer Perceptron (MLP). We provide extensive results for these algorithms.