Akıllı ev sisteminde derin öğrenme tabanlı enerji tüketim tahmini
Deep learning-based energy consumption prediction in smart home system
Yazar: BİRCE DAĞKURS
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ATACAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Enerji tüketimi = Energy consumption ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Bu çalışmada, kısa vadeli elektrik enerjisi tüketiminin tahmininde yüksek verimli bir yöntem olarak öne çıkan bir model önerilmektedir. Bu model, aktarımlı Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistem (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System - ANFIS) mimarisi ile Derin Öğrenme Topluluğu Modelini (DÖTM) bir araya getirerek elektrik enerjisi tüketimi tahminini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Modelin temelini Evrişimli Sinir Ağı (Convolutional Neural Networks - CNN), Tekrarlayan Sinir Ağı (Recurrent Neural Network - RNN), Uzun Kısa Vadeli Bellek (Long Short Term Memory - LSTM), Çift Yönlü Uzun Kısa Vadeli Bellek (Bidirectional LSTM - BI-LSTM) ve Geçitli Tekrarlayan Birim (Gated Recurrent Unit - GRU)'i içeren Derin Öğrenme (Deep Learning – DÖ) algoritmaları oluşturmaktadır. Bu algoritmaların çıktılarının birleştirilmesinde Takai-Sugeno tipi ANFIS mimarisi kullanılmaktadır. Modelin performansını artırmak amacıyla temel tahminleyiciler olarak kullanılan DÖ algoritmaları ile ANFIS mimarisi arasındaki etkileşimi optimize etmek için DÖ skor aktarımını baz alan bir giriş azaltma stratejisi uygulanmaktadır. Önerilen model, elektrik enerjisi tüketimi tahmini için üç farklı veri seti olan "Homedata", "Household" ve "Homestead" veri setleri üzerinde deneysel olarak test edilmektedir. Performans analizleri için 5-katlı çapraz doğrulama metodu kullanılmaktadır. DÖTM'nin performansını farklı metot ve yöntemler açısından değerlendirmek için, önerilen modelin temelini oluşturan derin öğrenme algoritmalarının yanı sıra, topluluk metotlarını da içeren diğer makine öğrenmesi algoritmaları da aynı veriler üzerinde denenmiştir. En iyi skor aktarımlı ANFIS mimarisi ile geliştirilen DÖTM, enerji tüketim tahmininde DÖ temelli ve Makine Öğrenmesi (Machine Learning – MÖ) temelli algoritmalardan daha başarılı bir performans göstermiştir. Bu başarı, Ortalama Kare Hata (Mean Squared Error - MSE), Karekök Ortalama Kare Hata (Root Mean Squared Error  - RMSE), Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error – MAE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Mean Absolute Percentage Error – MAPE) gibi performans parametrelerinin düşük değerleriyle desteklenmiştir. Model, bu sonucu "Homedata" veri kümesi için 0,001010 MAE, 0,001531 RMSE, 0,0000031 MSE ve 0,001573 MAPE değerleri ile, "Household" veri kümesi için 0,006572 MAE, 0,013640 RMSE, 0,000356 MSE ve 0,000943 MAPE değerleri ile ve "Homestead" veri kümesi için 0,005889 MAE, 0,025208 RMSE, 0,001884 MSE ve 0,000137 MAPE değerleri ile elde etmiştir. Sonuçlar, modelin etkileyici bir performans sergilediğini göstermektedir. Literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırıldığında, modelin performansı, benzer çalışmalardan elde edilen performanslardan daha yüksektir. Bu bulgu, modelin rekabetçi bir performansa sahip olduğunu da göstermektedir.

Abstract:
In this study, a model is proposed as a highly efficient method for short-term electricity consumption prediction. This model aims to improve electricity consumption prediction by combining the transferred Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) architecture with the Deep Learning-based Novel Ensemble (DLBNE) model. The model is built on Deep Learning (DL) algorithms, including Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BI-LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU). The outputs of these algorithms are combined using a Takai-Sugeno type ANFIS architecture. To enhance the model's performance, a feature reduction strategy based on DL score transfer is applied to optimize the interaction between DL algorithms used as base predictors and the ANFIS architecture. The proposed model is experimentally tested on three different datasets for electricity consumption prediction, namely "Homedata", "Household" and "Homestead". A 5-fold cross validation method is used for performance analysis. To evaluate the performance of DLBNE from different perspectives and methods, other machine learning algorithms, including community methods, are also tested on the same data. The DLBNE developed with the best score-transferred ANFIS architecture outperforms DL and Machine Learning (ML) based algorithms in electricity consumption prediction. This success is supported by low values of performance parameters such as Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The model achieved the following results for the "Homedata" dataset: 0,001010 MAE, 0,001531 RMSE, 0,0000031 MSE and 0,001573 MAPE. For the "Household" dataset, the values are 0,006572 MAE, 0,013640 RMSE, 0,000356 MSE and 0,000943 MAPE. Finally, for the "Homestead" dataset, the model obtained 0,005889 MAE, 0,025208 RMSE, 0,001884 MSE and 0,000137 MAPE. The results demonstrate that the model delivers an impressive performance. When compared to similar studies in the literature, the model's performance is higher than the performances obtained from similar studies. This finding also indicates that the model exhibits competitive performance.