Akıllı Sayaç Verilerinde Derin Zaman Serisi Analizi ve Olasılık Tabanlı Kümeleme ile Enerji Tüketicisi Esneklik Tespiti
Flexibility Detection of Energy Consumers Using Deep Time Series Analysis and Probabilistic Clustering in Smart Meter Data
Yazar: Aydın, Zühre
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 3, 2025
Anahtar kelimeler: Information Systems Development Methodologies and Practice ; Bilgi Sistemleri Geliştirme Metodolojileri ve Uygulamaları ; Transformer Based Time Series,Smart Meter Data,Energy Demand Management,Gaussian Mixture Modeling,Flexible Consumer Groups,Energy Consumer Segmentation,Demand Side Flexibility ; Transformatör Tabanlı Zaman Serisi,Akıllı Sayaç Verisi,Enerji Talebi Yönetimi,Gaussian Karışım Modellemesi,Esnek Tüketici Grupları,Enerji Tüketici Grupları,Talep Tarafı Esnekliği

Yüksek çözünürlüklü akıllı sayaç verileri, elektrik tüketicilerinin zamana bağlı davranış örüntülerini ortaya koyarak talep tarafı esnekliği analizinde önemli bir veri kaynağı sunmaktadır. Derin zaman serisi öğrenme yöntemleri ile tüketim desenlerindeki uzun vadeli bağımlılıkların modellenmesi ve olasılık tabanlı kümeleme algoritmalarıyla esnek tüketici gruplarının ayrıştırılması, enerji sistemlerinin esnekliğe dayalı yeniden yapılandırılmasına katkı sağlamaktadır. Bu kapsamda, çalışmanın temel amacı; mesken tipi tüketicilerin zaman serisi tabanlı tüketim davranışlarını derin öğrenme yaklaşımlarıyla analiz ederek, yük kaydırma potansiyeli taşıyan grupları doğru biçimde tanımlayabilmektir. Modelleme sonucunda elde edilen tüketici kümeleri, yük profili eğilimleri, davranışsal benzerlik düzeyleri ve potansiyel esneklik katkıları açısından değerlendirilmiş; böylece dağıtık esneklik piyasalarına yönelik veri temelli planlama çıktıları üretilmiştir. Literatürde yaygın olarak kullanılan geleneksel segmentasyon yöntemlerinin aksine, önerilen yöntem zaman serilerindeki yapısal örüntüleri daha isabetli biçimde ayrıştırarak enerji sistemleri için hedefli talep tarafı stratejileri geliştirilmesini desteklemektedir. Elde edilen segmentasyon sonuçlarının güvenilirliği Silhouette skoru ile doğrulanmış, ortalama 0.65 düzeyinde elde edilen skorlar, hem küme içi tutarlılığın hem de kümeler arası ayrışmanın yüksek olduğunu göstermiştir. Bu bulgular, tüketici segmentasyonunun yalnızca görsel ve sezgisel değil, aynı zamanda nicel olarak da güçlü bir yapı sunduğunu ortaya koymakta; geliştirilen yaklaşımın klasik yöntemlere göre daha anlamlı, ayrıştırılabilir ve esneklik odaklı gruplar üretme kapasitesini kanıtlamaktadır.

High resolution smart meter data provides valuable insights into the time-dependent behavioral patterns of electricity consumers, making it a critical input for demand-side flexibility analysis. By leveraging deep time series learning techniques to capture long term consumption dependencies, and applying probabilistic clustering algorithms, it is possible to extract flexible consumer groups that can inform the restructuring of energy systems based on demand-side dynamics. This study aims to accurately identify residential consumer segments with load shifting potential by analyzing their time series based consumption behaviors using deep learning methods. The resulting consumer clusters were evaluated in terms of their load profiles, behavioral similarities, and potential contributions to flexibility, generating data-driven outputs for distributed flexibility market planning. Unlike traditional segmentation methods commonly found in the literature, the proposed approach more effectively captures structural patterns within time series data, thereby supporting the design of targeted demand response strategies for power systems. The robustness of the segmentation was validated using the Silhouette score metric, with an average score of 0.65 indicating both high intra-cluster cohesion and clear inter cluster separation. These findings demonstrate that the proposed segmentation approach offers not only visually and intuitively distinct groups, but also quantitatively validated and flexibility-oriented consumer profiles, outperforming conventional clustering techniques.