Kamu Binalarında Enerji Yönetimi için Makine Öğrenmesi Yaklaşımları

Authors : Vildan Arslantürk, Betül Turanoğlu Şirin

Pages : 1415-1428

Doi:10.34248/bsengineering.1700159

View : 73 | Download : 63

Publication Date : 2025-09-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Modern yaşamın getirdiği yüksek refah stveartları, elektrik enerjisini günlük yaşamın vazgeçilmez bir unsuru haline getirmiştir. Enerji politikalarının başarıya ulaşması, enerji talebinin doğru bir şekilde planlanması ve yönetilmesini zorunlu kılmaktadır. Elektrik arz güvenliğinin sağlanması, enerji verimliliğinin artırılması ve buna bağlı olarak enerji maliyetlerinin ekonomik etkisinin azaltılması, doğru enerji talep tahminleri ve etkin karar alma süreçleriyle mümkün olmaktadır. Bu durum, enerji tüketim tahminlerinin stratejik önemini bir kez daha ortaya koymaktadır. Bu çalışmada, Erzurum ilindeki üç farklı kaymakamlık binasının yıllık elektrik tüketimi; uzun dönemli tahmin modelleri (LSTM), k-en yakın komşu (KNN), gradyan destekli karar ağaçları (GBDT), rastgele orman (RF) ve aşırı gradyan artırma (XGBoost) gibi çeşitli makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak modellenmiştir. Her bir bina için hesaplanan kök ortalama kare hata (Root Mean Square Error-RMSE), ortalama mutlak hata (Mean Absolute Error- MAE) ve ortalama mutlak yüzde hata (Mean Absolute Percentage Error- MAPE) performans metrikleri, yöntemlerin doğruluğu ve etkinliği açısından karşılaştırmalı bir analiz sunmaktadır. Elde edilen sonuçlar, bazı yöntemlerin yüksek tahmin performansı sergilediğini ve kamu binalarındaki enerji yönetimi süreçlerine önemli katkılar sağlayabileceğini göstermektedir. Bu çalışma, yalnızca kaymakamlık binaları için değil, aynı zamvea diğer kamu binalarında enerji yönetimine yönelik politikaların geliştirilmesine ve uygulanmasına rehberlik edebilecek nitelikte bir örnek teşkil etmektedir.
Keywords : Enerji verimliliği, Enerji yönetimi, Elektrik tüketim tahmini, Makine öğrenmesi yaklaşımları

ORIGINAL ARTICLE URL