Elektrik tüketiminin derin öğrenme yöntemleriyle tahmin edilmesi
Prediction of electricity consumption using deep learning methods
Yazar: FATİH GÜLER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞAHİNASLAN
Maltepe Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Elektrik tüketiminin derin öğrenme yöntemleriyle tahmin edilmesi, enerji sektöründe
önemli dönüşüm sağlayan kritik bir teknolojik yaklaşımdır. Günümüzde enerji
kaynaklarının sürdürülebilir ve etkili bir şekilde kullanılması, enerji maliyetlerinin
düşürülmesi ve çevresel etkilerin minimize edilmesi, toplumlar ve şirketler için temel
bir önceliktir. Derin öğrenme, elektrik tüketimi tahmininde önemli bir araçtır. Bu
yaklaşım, büyük miktarda veri kullanarak gelecekteki elektrik tüketimini tahmin etme
yeteneğine sahiptir. Hava koşulları, mevsimsel değişkenler, önceki tüketim verileri ve
diğer faktörleri içeren çeşitli veri kaynaklarından gelen veriyi analiz ederek, derin
öğrenme modelleri, elektrik tüketimi tahminlerini hassaslaştırılır. Derin öğrenme
yöntemleri aynı zamanda enerji yönetimi sistemlerinin geliştirilmesine de yardımcı
olabilir. Anlık elektrik tüketimi verilerini izleyerek enerji tasarrufu fırsatlarını
belirleyebilir ve enerji tüketimini optimize edebilirler. Bu, enerji maliyetlerinin
azaltılmasına ve enerji kaynaklarının daha verimli kullanılmasına katkı sağlar. Sonuç
olarak, elektrik tüketimi tahmini için derin öğrenme, anahtar bir teknoloji olarak öne
çıkmaktadır. Enerji sektörünü dönüştürme potansiyeli taşıyan bu yaklaşım, önemli bir
rol oynamaktadır. Gelecekte, elektrik tüketiminin daha iyi tahmin edilmesi, enerji
verimliliğini artırmak ve sürdürülebilir enerji kullanımını teşvik etmek için hayati bir
öneme sahip olacaktır.

Abstract:
Predicting electricity consumption using deep learning methods is a critical
technological approach that is driving significant transformation in the energy sector.
Today, the sustainable and efficient use of energy resources, the reduction of energy
costs, and the minimization of environmental impacts are fundamental priorities for
both societies and businesses. Deep learning serves as a valuable tool in electricity
consumption prediction. This approach has the capability to forecast future electricity
consumption by analyzing a vast amount of data. By scrutinizing data from various
sources, including weather conditions, seasonal variations, historical consumption data,
and other factors, deep learning models can refine electricity consumption predictions.
Furthermore, deep learning methods can also contribute to the enhancement of energy
management systems. By monitoring real-time electricity consumption data, they can
identify opportunities for energy savings and optimize energy consumption. This, in
turn, contributes to cost reduction and more efficient utilization of energy resources. In
conclusion, deep learning is emerging as a pivotal technology for electricity
consumption prediction. This approach has the potential to transform the energy sector
and plays a crucial role in shaping its future. Predicting electricity consumption more
accurately will be of vital importance in increasing energy efficiency and promoting
sustainable energy usage.