Çok boyutlu hibrit CNN-LSTM modeli kullanarak elektrik tüketim verilerinden tarife grubu sınıflandırması
Tariff classification with multi-dimensional deep learning using time series load data
Yazar: ZÜMERYA ÜSTÜNDAĞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH SERTTAŞ
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Tahmin teknikleri = Estimation techniques ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yük modelleri = Load models ; Yük tahmini algoritması = Load prediction algorithm

Özet:
Bu tez çalışmasında, elektrik tüketim verilerinden yola çıkarak tüketicilerin ait oldukları tarife grubunu tahmin eden bir model geliştirmeyi hedeflenmiştir. Akıllı şebekelerin yaygınlaşması sonucunda, enerji arz ve talebinin dengelenmesinde, maliyet etkinliğinin sağlanmasında ve tüketici davranışlarını yönlendirmede, şebeke unsurlarının doğru şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. Bu analizler Talep Tarafı Yönetimi (DSM) gibi akıllı şebeke bileşenlerinin doğru çalışması hususunda önemlidir. Tezin başlangıç bölümlerinde enerji tüketiminin genel bir çerçevesi çizilmiş, modern toplumların ekonomik büyüme ve sürdürülebilir kalkınmasındaki önemi vurgulanmıştır. Çalışmada, yenilikçi bir yaklaşımla derin öğrenme yöntemleri ile tüketim verileri sınıflandırma yapmak amacı ile Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) modelleri önerilmektedir. CNN sayesinde zaman serilerine iki boyutlu bakış açısı ile ilişkisel özellikler artırılmış, LSTM ile uzun dönemli bağımlılıkları öğrenme yeteneği sayesinde verinin zamansal özellikler çıkarılmıştır. İki yöntem bir araya getirilerek karmaşık zaman serisi verileri analiz edilmiştir. Bu hibrit model, elektrik tüketiminde farklı tarifeler arasındaki sınıflandırmayı daha hassas ve doğru bir şekilde yapabilmektedir. 
Çalışmada kullanılan veri seti, Afyonkarahisar ilinden beş farklı tarife grubuna ait yıllık tüketim verilerini içermekte ve zamana bağlı olarak aktif, indüktif ve kapasitif tüketim ölçümlerini kapsamaktadır. Verilerin işlenmesi sürecinde, anormallikleri gidermek ve eksik değerleri tamamlamak için z-skoru gibi istatistiksel teknikler uygulanmış ve zaman serileri belirli bir boyuta getirilmiştir. Önerilen yöntem ile diğer derin öğrenme modelleri ile karşılaştırma yapıldığında önerilen modelin %87,83 eğitim, %82,37 test doğruluğu değerleri ile daha iyi sonuç verdiği çıkarılmıştır. Sonuç olarak, tezin bulguları, elektrik tüketimi verilerinden elde edilen sınıflandırmaların, kullanıcı davranışlarının analizinde ve tarife tahmininde yüksek doğruluk sağladığını ortaya koymuştur. Bu modelin, enerji dağıtım şirketlerinin müşteri segmentasyonu, talep tahmini ve talep tarafı yönetimi (DSM) gibi stratejik alanlarda kullanılabileceği ve akıllı şebeke uygulamalarına katkı sağlayabileceği belirtilmiştir. Tez, ayrıca, enerji planlamasının ve arz-talep dengesinin sürdürülebilir şekilde yönetilmesinde önemli bir araç olarak değerlendirilmektedir.

Abstract:
In this research, it is aimed to develop a novel model that predicts the tariff group of consumers, based on electricity consumption data. After becoming widespread of Smart Grids, network elements need to be analyzed correctly in balancing energy supply and demand, ensuring cost efficiency and managing consumer behavior. These analyzes is very important for the correct operation of smart grids components such as Demand Side Management (DSM). In the initial chapters of the thesis, a general framework of energy consumption is drawn and its importance in the economic growth and sustainable development of modern societies is emphasized. In this study, a novel Conventional Neural Networks (CNN) and Long-Short Term Memory (LSTM) model is proposed to classify electricity consumption data with deep learning methods. Relational features have been increased by CNN with 2D perspective on time series data and temporal features have been extracted by LSTM talent that is learning long term independence. Complex time series data is analyzed by combining two methods. This hybrid model can classify the tariff in electricity consumption more precisely and accurately.
The data set used in this study includes annual consumption data of 5 different tariff groups of Afyonkarahisar province and includes active, inductive and capacitive measurements. During the data processing, statistical methods such as z-score were applied to eliminate anomalies and determining missing values and time series are set on a same size. When the proposed model was compared with other deep learning models, it was observed that the proposed model has better results with %87,83 training accuracy and %82,37 test accuracy. As a result, the findings of the thesis revealed that the classifications obtained from electricity consumption data provide high accuracy in the analysis of user behavior and tariff prediction. It has been stated that, this model can be used in strategic fields such as consumers segmentation, demand forecasting and demand side management of energy distribution companies and can contribute smart grids applications. The thesis is also considered an important tool in sustainable management of energy planning and supply-demand balance.