Elektrik güç dağıtımında akıllı sayaç verileri için anomali tespiti ve tahminleme
Anomaly detection and prediction for smart meter data in electrical power distribution
Yazar: SERHAT YARAT
Danışman: DOÇ. DR. ZEYNEP ORMAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Anomali tespiti = Anomaly detection ; Sayaçlar = Meters ; Tahminleme = Forecasting ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Nüfus yoğunluğu ve ekonomik büyümenin etkisiyle enerji talebi hızla artmaktadır. Bu talep karşısında enerji ve elektrik şebekeleri daha fazla zorlukla karşı karşıya gelmektedir. Enerji tüketiminin sıkı bir şekilde izlenmesi ve kontrol altında tutulması önem arz etmektedir. Enerji dağılımını düşündüğümüzde akıllı sayaçlar bu enerjinin kontrolünde kilometre taşı rolü oynamaktadır. Enerji tüketim ölçümlerinin yapıldığı sayaçlarda meydana gelebilecek herhangi bir elektrik kesintisi, bir hata veya yanlış ölçüm, dağıtım şirketlerinden son kullanıcılara kadar birçok tarafı etkilemektedir. Enerji sektöründeki bu tür anomalilerin tespiti için veri analitiği çalışmaları ve büyük veri teknolojileri, sensörlerden ve sayaçlardan toplanan zaman serisi verilerini gerçek zamanlı veya toplu olarak analiz ederek verimliliği ve tasarrufu arttırmayı amaçlayan net ve eyleme geçirilebilir çıktılar üretmede önemli rol oynamaktadır.
Bu çalışmada, akıllı sayaçlarla ölçülen aylık tüketim değerlerine dayalı olarak enerji tüketimindeki olası anomalilerin tespit edilmesi ve farklı yöntemler kullanılarak gelecek tüketiminin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu tez çalışması, akıllı sayaç verileri üzerinde enerji sektöründe kullanılabilecek bir takım makine öğrenmesi yöntemlerinin bir analizini içerdiğinden, dağıtım şirketlerinin olası finansal kayıplarını en aza indirebilmelerine, enerji kayıplarını önleyebilmelerine ve diğer bazı olumsuz etkileri azaltabilmelerine yardımcı olacaktır.
Sonuç olarak; enerji sektöründe genel aydınlatma sayaçları üzerinde yapılan uygulamalarda İzolasyon Ormanı (Isolation Forest-IF), Yerel Aykırı Değer Faktörü (Local Outlier Factor-LOF) ve FbProphet algoritmalarının anomali tespitinde olası uç anomali noktalarını başarılı bir şekilde tespit edebildiği ve FbProphet algoritmasının XGBoost algoritmasına göre sayaç verileri üzerinde zaman serileri ile yapılan tahminlemelerde ortalama olarak daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.

Abstract:
With rapidly increasing energy demand as a result of increasing population density and economic growth, energy and electricity grids are now facing more challenges. This means that energy consumption should be kept under strict monitoring and control. When we consider energy distribution, smart meters play a milestone role in the control of this energy. Any power outage and an error or an incorrect measurement in the meters in which energy consumption measurements are made affect many stakeholders, from the distribution company to the end user. These unexpected behaviors can occur due to outages, faulty network infrastructures, unusual consumption situations of users, cyber-attacks, energy fraud, etc. Identifying such anomalies in the energy sector, data analytics studies, and big data technologies play an important role to produce clear and actionable outputs that aim to increase efficiency and savings by analyzing time series data collected from sensors and meters in real-time or batch.
In this study, it is aimed to detect possible anomalies in energy consumption and
forecasting consumption using different machine learning methods, based on monthly consumption values measured by smart meters. Since this thesis contains an analysis of the relevant methods in the energy sector on smart meter data, it will help distribution companies to minimize possible financial losses, prevent energy losses, and reduce other negative effects.
As a result, it was found in this study's experiments and observations on general lighting meters in the energy sector that the Isolation Forest (IF), the Local Outlier Factor (LOF), and FbProphet were successful in detecting the potential extreme anomaly points. Additionally, it has been found that when using the FbProphet and XGBoost algorithms to forecast data from this time series, FbProphet outperforms XGBoost.