Akıllı Şebekelerde Elektrik Hırsızlığı Tespiti İçin Gelişmiş Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması

Authors : Ömer Can Tolun, Kasım Zor, Önder Tutsoy

Pages : 627-641

Doi:10.21605/cukurovaumfd.1772073

View : 53 | Download : 75

Publication Date : 2025-09-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Elektrik hırsızlığı, dağıtım sistemlerinde hem ekonomik kayıplara hem de şebeke güvenilirliğinin azalmasına yol açan en kritik sorunlardan biridir. Bu çalışmada, elektrik hırsızlığı tespiti (EHT) için veri dengesizliği ve model iyileştirme problemlerini aynı anda ele alan gelişmiş bir makine öğrenmesi algoritması sunulmaktadır. Öncelikle, meskenlerden elde edilen gerçek elektrik tüketim verilerine ön işleme adımları uygulandıktan sonra dengesizliği azaltmak için K-ortalamalar tabanlı bir dengeleme yöntemi uygulanmıştır. Boyut indirgeme aşamasında, modelin yalnızca en anlamlı girdilerle eğitilmesi amacıyla karşılıklı bilgi temelli en iyilerin seçilmesi yöntemi tercih edilmiştir. Sınıflandırma aşamasında hafif gradyan artırmalı makine (LightGBM) algoritması kullanılmış ve tahmin performansı Bayes optimizasyon yöntemi ile iyileştirilmiştir. Test verisi üzerinde yapılan değerlendirmelerde, önerilen yöntemin sırasıyla %89,1 doğruluk, %97,2 kesinlik, %80,6 duyarlılık ve %88,1 F1 skoru ile güçlü sonuçlar verdiği görülmüştür.
Keywords : Bayes optimizasyon, boyut indirgeme, elektrik hırsızlığı tespiti, LightGBM

ORIGINAL ARTICLE URL