Elektrik tüketiminin derin öğrenme yöntemleriyle tahmin edilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-2176-8911
dc.contributor.advisorŞahinaslan, Önder
dc.contributor.authorGüler, Fatih
dc.date.accessioned2024-07-12T22:13:48Z
dc.date.available2024-07-12T22:13:48Z
dc.date.issued2024en_US
dc.date.submitted2024en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractElektrik 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.en_US
dc.description.abstractPredicting 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.en_US
dc.identifier.citationGüler, 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.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/9927
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKT2727en_US
dc.subjectElektrik tüketimien_US
dc.subjectDerin öğrenmeen_US
dc.subjectEnerji yönetimien_US
dc.subjectVeri analizien_US
dc.subjectEnerji Verimliliğien_US
dc.subjectSürdürülebilirliken_US
dc.subjectElectricity consumptionen_US
dc.subjectDeep learningen_US
dc.subjectEnergy managementen_US
dc.subjectData analysisen_US
dc.subjectPredictionen_US
dc.subjectEnergy efficiencyen_US
dc.subjectSustainabilityen_US
dc.titleElektrik tüketiminin derin öğrenme yöntemleriyle tahmin edilmesi
dc.title.alternativePrediction of electricity consumption using deep learning methodsen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Fatih_Güler_Elektrik_Tüketiminin_Derin.pdf
Boyut:
1.79 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu