Konutların Günlük Elektrik Güç Tüketimi Tahmini İçin Uygun Model Seçimi

Zamana bağlı değişim gösteren olayların modellenmesi zorlu bir veri analizi problemidir. Bu olaylardan biri olan elektrik güç tüketiminde ise veriden mevsimsel etki ve tatil günleri gibi örüntülerin öğrenilerek bir tüketim tahmin modelinin geliştirilebilmesi için klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada, İngiltere’nin Londra şehrindeki belirli bir bölgede 30 farklı eve ait yaklaşık 3 yıllık elektrik güç tüketimi veri kümesi kullanılarak uygun bir kısa vadeli tüketim tahmin modelinin makine öğrenmesi algoritmaları ile bulunması amaçlanmıştır.

___

  • 1. LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning", Nature 521.7553 (2015): 436-444. 2. Suykens, Johan AK, and Joos Vandewalle. "Least squares support vector machine classifiers", Neural processing letters, 9.3 (1999): 293-300. 3. Dietterich, Thomas G. "Ensemble learning", The handbook of brain theory and neural networks, 2 (2002): 110-125. 4. Cortes, Corinna, and Vladimir Vapnik. "Support-vector networks", Machine Learning, 20.3 (1995): 273-297. 5.CACI ACORN Group (2010) [Online]. Available: https://data.london.gov.uk/dataset/smartmeter-energy-use-data-in-london-households 6. Greff, Klaus, et al. "LSTM: A search space odyssey", IEEE transactions on neural networks and learning systems, (2017). 7. Yu, Wei, et al. "Towards statistical modelling and machine learning based energy usage forecasting in smart grid", ACM SIGAPP Applied Computing Review, 15.1 (2015): 6-16. 8. Kumar, Manish, and M. Thenmozhi. "Forecasting stock index movement: A comparison of support vector machines and random forest", (2006). 9. Cheng, Ying-Ying, Patrick PK Chan, and Zhi-Wei Qiu. "Random forest based ensemble system for short term load forecasting", Machine Learning and Cybernetics (ICMLC), 2012 International Conference on. Vol. 1. IEEE, 2012. 10. Fugon, Lionel, Jérémie Juban, and Georges Kariniotakis. "Data mining for wind power forecasting", European Wind Energy Conference & Exhibition EWEC 2008, EWEC, 2008. 11. Gers, Felix A., Douglas Eck, and Jürgen Schmidhuber. "Applying LSTM to time series predictable through time-window approaches", Neural Nets WIRN Vietri-01, Springer London, 2002. 193-200. 12. Malhotra, Pankaj, et al. "Long short term memory networks for anomaly detection in time series", Proceedings, Presses universitaires de Louvain, 2015. 13.Filonov, Pavel, Andrey Lavrentyev, and Artem Vorontsov. "Multivariate Industrial Time Series with Cyber-Attack Simulation: Fault Detection Using an LSTM-based Predictive Data Model", arXiv preprint arXiv:1612.06676, (2016). 14. Gamboa, John Cristian Borges. "Deep Learning for Time-Series Analysis.", arXiv preprint arXiv:1701.01887, (2017). 15. Zhang, Shengdong, et al. "Deep Symbolic Representation Learning for Heterogeneous Time-series Classification", arXiv preprint arXiv:1612.01254, (2016). 16.Oğcu, Gamze, Omer F. Demirel, and Selim Zaim. "Forecasting electricity consumption with neural networks and support vector regression." Procedia-Social and Behavioral Sciences 58 (2012): 1576-1585. 17. Kavaklioglu, Kadir. "Modeling and prediction of Turkey’s electricity consumption using Support Vector Regression." Applied Energy 88.1 (2011): 368-375. 18.Tso, Geoffrey KF, and Kelvin KW Yau. "Predicting electricity energy consumption: A comparison of regression analysis, decision tree and neural networks." Energy 32.9 (2007): 1761-1768. 19. Beccali, M., et al. "Short-term prediction of household electricity consumption: Assessing weather sensitivity in a Mediterranean area." Renewable and Sustainable Energy Reviews 12.8 (2008): 2040-2065. 20. Suganthi, L., and Anand A. Samuel. "Energy models for demand forecasting—A review." Renewable and sustainable energy reviews 16.2 (2012): 1223-1240. 21. Swan, Lukas G., and V. Ismet Ugursal. "Modeling of end-use energy consumption in the residential sector: A review of modeling techniques." Renewable and sustainable energy reviews 13.8 (2009): 1819-1835. 22.Breiman, Leo. "Random forests", Machine Learning”, 45.1 (2001): 5-32. 23.Loh, Wei‐Yin. "Classification and regression trees", Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 1.1 (2011): 14-23. 24. Gers, Felix A., Jürgen Schmidhuber, and Fred Cummins. "Learning to forget: continual prediction with LSTM", (1999): 850-855. 25. Graves, Alex, and Jürgen Schmidhuber. "Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures", Neural Networks, 18.5 (2005): 602-610. 26.Hochreiter, Sepp, et al. "Gradient flow in recurrent nets: the difficulty of learning long-term dependencies." (2001). 27. Domingos, Pedro. "A few useful things to know about machine learning." Communications of the ACM 55.10 (2012): 78-87.
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 1308-9072
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 1987
  • Yayıncı: FIRAT ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

İki Çıkışlı Flyback Dönüştürücü Tasarımı ve Analizi

Enes BEKTAŞ, Kamil Çağatay BAYINDIR, Mehmet Zahid EREL, Yunus YALMAN, Sinan KIVRAK

BOYUT ETKİSİNİN MARTENSİT FAZ DÖNÜŞÜMÜNDEKİ ROLÜNÜN MOLEKÜLER DİNAMİK SİMÜLASYON YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ

Oğuzhan ORHAN, Soner ÖZGEN

Yardımcı Pilot Sembolleri ve Kodlama Tekniklerini Kullanan FBMC Dalga Formu Yapısı ile OFDM Sisteminin Kıyaslanması

Bircan KAMIŞLIOĞLU, Ayhan AKBAL

FDM Takviyeli Bir Kan Taşıma Kabındaki Sıcaklık Değişiminin Taguchi Tekniği ile Optimizasyonu

Nevin ÇELİK

Dış Ortam Görüntülerindeki İnsan Hareketlerinin Hibrit Derin Öğrenme Yöntemleri Kullanarak Sınıflandırılması

Özlem ALGUR, Vedat TÜMEN, Özal YILDIRIM

Sınıflandırıcıların Kalp Hastalığı Verileri Üzerine Performans Karşılaştırması

Özlem ÖZMEN, Ahmad KHDR, Engin AVCI

Yeni Bir Çevrimiçi Elektrik Enerji Kalitesi İzleme Cihazı

Özal YILDIRIM, Hüseyin ERİŞTİ, Yakup DEMİR

Elektrik İletim Operatörleri için DigSilent PowerFactoryTM ve Siemens Simatic WinCC SCADA Yazılımı Entegrasyonu ile Geliştirilen Eğitim Simülatörü

Burak ÖZÇELİK, Osman Bülent TÖR, Erkut CEBECİ, Gürol ÜNVER, Kadir ÖZEN

Tümleşik Modüler Motor Sürücü Sistemi Tasarımı

Mesut UĞUR, Ozan KEYSAN

Endüstriyel Uygulamalarda Kullanılan Asenkron Motorlarda IE2 Verim Sınıfından IE4 Verim Sınıfına Geçiş Amaçlı Bir Çalışma

Çağlar ACAR, Osman Can SOYGENÇ, Lale T. ERGENE