Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi yerleşkelerinde COVID-19'un elektrik enerjisi tüketimine etkileri ve tüketim tahmini
Effects of COVID-19 on electricity energy consumption and consumption forecast in Sakarya Applied Sciences University campuses
Yazar: SAMET ARAYICI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER DURSUN
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Elektrik enerjisi = Electrical energy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
21. yüzyılın yeni enerji kaynağı olan veri enerjisi, aynı zamanda günümüz dijital dünyasının da en önemli madenidir ve bu yüzyılda dijital bir dönüşüm içerisindeyiz. Bu dönüşüm elektrik enerjisi sektöründe de büyük oranda yaşanmaktadır. Artık akıllı sayaçların kullanılmaya başlanmasıyla beraber meskenlerde ve işyerlerinde elektrik tüketim verileri ve güç parametreleri izlenmeye ve bir veri tabanında kaydedilmeye başlanmıştır. Günümüzde şirketler stratejik karar alma süreçlerinde sahip oldukları ham veriyi işleyerek yeni bilgi üretmek ve ürettikleri bilgiyi kendi ihtiyaçlarını karşılayacak biçimde kullanmaya gereksinim duymaktadırlar. Veri Madenciliği tekniklerinin kullanımı ile şirketler, çok büyük veri yığınlarından değerli ve uygulanabilir bilgiyi kısa sürede kendilerine çıkarırlar.
Bu tez çalışmasında, Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi (SUBÜ) bünyesinde bulunan 18 yerleşkenin 2019-2020 yıllarına ait 15'er dakikalık elektrik tüketim verilerinin yanında, T.C. Sağlık Bakanlığı'ndan temin edilen yeni koronavirüs salgını (COVID-19) günlük vaka sayısı verileri ile Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak elektrik tüketim tahmini yapılmıştır. Aynı zamanda, COVID-19 salgınının SUBÜ yerleşkelerine elektrik tüketimi açışından  ne gibi etkileri olduğu incelenmiştir. Ayrıca SUBÜ'nün, Avrupa Birliği ile Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı tarafından "Yenilenebilir Enerji ve Enerji Verimliliği Teknik Destek Projesi" kapsamında desteklenen 'üniEnver' isimli Ar-Ge projesi yürütülmektedir. Proje kapsamında, binalarda ve çevrede tüketilen enerjiyi izlemek amacı ile bir arayüz yazılımı tasarlanmaktadır. Bu tez çalışmasında bahsedilen proje için YSA ile elektrik tüketim tahmini gerçekleştirilip proje güçlendirilmektedir.
Sonuç olarak, geliştiren YSA modelleri ile herbir yerleşke için elektrik tüketim tahminlemesi yapılmıştır. Çalışmada kullanılan veri setleri gerçek ve güncel olduklarından daha gerçekci sonuçlar elde edilmiştir. Model değerlendirme yöntemi olarak determinasyon katsayısı (R^2) skoru kullanılmıştır. Modelin girdi verilerine COVID-19 verileri eklenerek tahminleme yapıldığında daha yüksek R^2 skorları bulunmuştur. Ayrıca tahmin sonuçlarına göre COVID-19 salgınından yerleşkelerin farklı düzeylerde etkilendikleri görülmüştür. Her bir yerleşkenin laboratuvar, atölye, sınıf sayısı ve faaliyetleri birbirinden farklı olduğundan güç tüketimleri ve yük profilleri de farklıdır. Bu çalışma salgın gidişatı hakkında fikir verip üniversite eğitiminin nasıl gerçekleştirileceği yönünde ve yerleşkelerin ileriye dönük enerji planlamalarına yardımcı olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Data energy, the new energy source of the 21st century, is also the most critical mine in today's digital world, and we are in a digital transformation in this century. This transformation is also experienced mainly in the electric energy sector. With the introduction of smart meters, electricity consumption data and power parameters have started to be monitored in residential and workplaces and recorded in a database. Today, companies need to produce new information by processing the raw data they have in their strategic decision-making processes and using the information they produce to meet their needs. With the use of Data Mining techniques, companies quickly extract valuable and applicable information from big data stacks.
In this thesis study, in addition to the 15 minutes of electricity consumption data for 2019-2020 of the 18 campuses within Sakarya University of Applied Sciences (SUBU), electricity consumption was estimated using Artificial Neural Networks (ANN) with the new coronavirus outbreak (COVID-19) daily case count data obtained from the Ministry of Health. At the same time, it has been examined what effects the COVID-19 pandemic has on SUBU campuses in terms of electricity consumption. In addition, SUBU R&D project called 'uniEnver' supported by the European Union and the Ministry of Energy and Natural Resources within the scope of the "Renewable Energy and Energy Efficiency Technical Assistance Project" is being carried out. Within the project's scope, an interface software is designed to monitor the energy consumed in buildings and the environment. Therefore, for the project mentioned in this thesis, the electricity consumption estimate is carried out with ANN and strengthened.
As a result, electricity consumption estimates were made for each campus with the developing ANN models. Since the data sets used in the study were real and up-to-date, more realistic results were obtained. Coefficient of determination (R^2) score was used as a model evaluation method. Higher R^2 scores were found when estimating by adding COVID-19 data to the model's input data. In addition, according to forecast results, it has been observed that campuses have been affected by the COVID-19 pandemic at different levels. Since the number of laboratories, workshops, classrooms, and activities of each campus are different, their power consumption and load profiles are also different. It is thought that this study will give an idea about the course of the pandemic, how the University education will be carried out, and will help the future energy planning of the campuses.