Elektrik tüketiminin derin öğrenme yöntemleriyle tahmin edilmesi
Yükleniyor...
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Elektrik tüketiminin derin öğrenme yöntemleriyle tahmin edilmesi, enerji sektöründe önemli dönüşüm sağlayan kritik bir teknolojik yaklaşımdır. Günümüzde enerji kaynaklarının sürdürülebilir ve etkili bir şekilde kullanılması, enerji maliyetlerinin düşürülmesi ve çevresel etkilerin minimize edilmesi, toplumlar ve şirketler için temel bir önceliktir. Derin öğrenme, elektrik tüketimi tahmininde önemli bir araçtır. Bu yaklaşım, büyük miktarda veri kullanarak gelecekteki elektrik tüketimini tahmin etme yeteneğine sahiptir. Hava koşulları, mevsimsel değişkenler, önceki tüketim verileri ve diğer faktörleri içeren çeşitli veri kaynaklarından gelen veriyi analiz ederek, derin öğrenme modelleri, elektrik tüketimi tahminlerini hassaslaştırılır. Derin öğrenme yöntemleri aynı zamanda enerji yönetimi sistemlerinin geliştirilmesine de yardımcı olabilir. Anlık elektrik tüketimi verilerini izleyerek enerji tasarrufu fırsatlarını belirleyebilir ve enerji tüketimini optimize edebilirler. Bu, enerji maliyetlerinin azaltılmasına ve enerji kaynaklarının daha verimli kullanılmasına katkı sağlar. Sonuç olarak, elektrik tüketimi tahmini için derin öğrenme, anahtar bir teknoloji olarak öne çıkmaktadır. Enerji sektörünü dönüştürme potansiyeli taşıyan bu yaklaşım, önemli bir rol oynamaktadır. Gelecekte, elektrik tüketiminin daha iyi tahmin edilmesi, enerji verimliliğini artırmak ve sürdürülebilir enerji kullanımını teşvik etmek için hayati bir öneme sahip olacaktır.
Predicting electricity consumption using deep learning methods is a critical technological approach that is driving significant transformation in the energy sector. Today, the sustainable and efficient use of energy resources, the reduction of energy costs, and the minimization of environmental impacts are fundamental priorities for both societies and businesses. Deep learning serves as a valuable tool in electricity consumption prediction. This approach has the capability to forecast future electricity consumption by analyzing a vast amount of data. By scrutinizing data from various sources, including weather conditions, seasonal variations, historical consumption data, and other factors, deep learning models can refine electricity consumption predictions. Furthermore, deep learning methods can also contribute to the enhancement of energy management systems. By monitoring real-time electricity consumption data, they can identify opportunities for energy savings and optimize energy consumption. This, in turn, contributes to cost reduction and more efficient utilization of energy resources. In conclusion, deep learning is emerging as a pivotal technology for electricity consumption prediction. This approach has the potential to transform the energy sector and plays a crucial role in shaping its future. Predicting electricity consumption more accurately will be of vital importance in increasing energy efficiency and promoting sustainable energy usage.
Predicting electricity consumption using deep learning methods is a critical technological approach that is driving significant transformation in the energy sector. Today, the sustainable and efficient use of energy resources, the reduction of energy costs, and the minimization of environmental impacts are fundamental priorities for both societies and businesses. Deep learning serves as a valuable tool in electricity consumption prediction. This approach has the capability to forecast future electricity consumption by analyzing a vast amount of data. By scrutinizing data from various sources, including weather conditions, seasonal variations, historical consumption data, and other factors, deep learning models can refine electricity consumption predictions. Furthermore, deep learning methods can also contribute to the enhancement of energy management systems. By monitoring real-time electricity consumption data, they can identify opportunities for energy savings and optimize energy consumption. This, in turn, contributes to cost reduction and more efficient utilization of energy resources. In conclusion, deep learning is emerging as a pivotal technology for electricity consumption prediction. This approach has the potential to transform the energy sector and plays a crucial role in shaping its future. Predicting electricity consumption more accurately will be of vital importance in increasing energy efficiency and promoting sustainable energy usage.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Elektrik tüketimi, Derin öğrenme, Enerji yönetimi, Veri analizi, Enerji Verimliliği, Sürdürülebilirlik, Electricity consumption, Deep learning, Energy management, Data analysis, Prediction, Energy efficiency, Sustainability
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Güler, F. (2024). Elektrik tüketiminin derin öğrenme yöntemleriyle tahmin edilmesi / Prediction of electricity consumption using deep learning methods. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
