Tokat gaziosmanpaşa ünıversitesi hastanesi için hibrit derin öğrenme (CNN-LSTM) modeli ile enerji talep tahminlemesi
Energy demand forecasting for tokat gaziosmanpaşa university hospital with hybrid deep learning (CNN-LSTM) model
Yazar: ORHAN YILDIZ
Danışman: DOÇ. DR. ZAFER DOĞAN
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Her geçen gün sanayileşme ve büyümeye eşdeğer olarak elektrik üretim ve tüketimin değişeceği görülmektedir. Geleceğe yapılacak olan tüm yatırımlar, planlamalar geleceği doğru tahminlemekle olacaktır. Gelecekteki elektrik tüketimimizin tahmin doğruluğu da, doğru planlamayı destekleyecektir. Elektrik enerjisi planlaması, elektriğin üretiminden son kullanıcıya ulaşana kadar tüm maliyetleri minimize etmeyi, güç sistemlerinin verimliliğini artırmayı, sistemin güvenilirliğini güçlendirmeyi ve elektrik enerjisinin en yüksek kaliteyle tüketiciye sunulmasını sağlamayı amaçlar. Bu süreçlerin önemli bir aşaması, gelecekteki elektrik talebini yüksek doğruluk oranıyla tahmin etmektir. 
Bu tez çalışmasında, Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Hastanesi'nin son beş yıllık saatlik elektrik tüketim verileri ile sıcaklık ve nem gibi meteorolojik parametreler toplanmıştır. Bu veriler, elektrik talebinin daha doğru bir şekilde tahmin edilmesine yönelik analizlerde kullanılmıştır. Çeşitli istatistiksel analiz, matematiksel analiz, makine ög˘renmesi ve onun alt alanı olan derin ög˘renme yöntemleri, zaman serisi verilerini analiz etmek ve gelecek tahmini yapabilmek için kullanılmaktadırlar. Giderek popülerliği artan derin öğrenme yöntemi ile zaman serisi problem çözümlerinde geleneksel yöntemlere göre daha başarılı olmuş ve kullanımı artmaktadır. Bu çalışmada, tahmin yöntemlerine odaklanarak Colab kütüphanesi programında derin öğrenme teknikleri kullanılarak kısa dönemli talep tahmini yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Hastanesi'nde uygulanmış ve elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir.

Abstract:
It is seen that electricity production and consumption will change day by day, equivalent to industrialization and growth. All investments and planning for the future will be based on accurately predicting the future. The accuracy of forecasting our future electricity consumption will also support accurate planning. Electrical energy planning regulation aims to minimize all costs from the production of electricity until it reaches the end user, to increase the efficiency of power systems, to increase the reliability of the system and to deliver electrical energy to the consumer with the highest quality.
Various statistical analysis, mathematical analysis, machine learning and its subfield, deep learning methods, are used to analyze time series data and make future predictions. With the increasingly popular deep learning method, it has become more successful in time series problem solving than traditional methods and its use is increasing. In this study, a short-term demand forecasting method was developed using deep learning techniques in the Colaboratory program, with a focus on forecasting methods.This developed method was applied to Tokat Gaiosmanpaşa University hospital and the results were analyzed.