Enerji Tüketim Tahmini İçin Farklı Regresyon Algoritmalarının Analizi

Authors : Halit ÇETİNER, İbrahim ÇETİNER

Pages : 23-33

Doi:10.31590/ejosat.969539

View : 21 | Download : 14

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Ekonomi, sanat, eğlence ve sanayi gibi farklı alanlarda enerji tüketen merkezlerde enerji tüketim verilerinin büyümesine bağlı olarak, üretilmesi gereken enerji miktarı önümüzdeki yıllarda daha da artacaktır. Sığınak ve konutlarda enerji tüketimini en aza indirmek için elektronik cihazlardan oluşan yapay zeka destekli konut sistemlerinde artış olduğu gözlemlendi. Küresel ısınma, sera gazı emisyonları, karbondioksit, kimyasal çözücüler, radyasyon gibi çevresel faktörlerin artması göz önüne alındığında, enerjinin verimli kullanımına yönelik çalışmalar artırılmalıdır. Bu amaçla Amerika Birleşik Devletleri bölgesel iletişim kuruluşu PJM Interconnection LLC (PJM)'nin internet sitesinden elde edilen Asya bölgesinin Mega Watt cinsinden saatlik veri tüketimini Dominion Virginia Power (DOM) verisi olarak gösteren veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti üzerinde son zamanlarda popüler olan XGBoost, LSTM algoritmaları, klasik Lineer regresyon ve Ransac algoritmaları DOM veri seti kullanılarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sırasında kullanılan veri setinin ölçeklenmiş ve ölçeklenmemiş versiyonu arasındaki eğitim ve test sonuçları arasındaki farklar incelenmiştir.
Keywords : LSTM, XGBoost, enerji tüketimi, Ransac, Doğrusal regresyon