Konut nihai elektrik tüketiminin istatistiki ve yapay zeka yaklaşımları ile modellenmesi ve etkin tasarruf yöntemlerinin belirlenmesi

Hem elektrikli cihaz sahipliliği hem de elektrikli cihazların özellikleri evsel elektrik tüketimini önemli ölçüde belirlese de her bir cihazın sebep olduğu elektrik tüketimi hane halkının cihazları kullanım şekillerine de bağlıdır. Cihaz bazında evsel elektrik tüketiminin belirlenebilmesi için çeşitli yaklaşımlar üzerinde çalışılmıştır. 1980'lerden bu yana kullanılan ve istatistiksel yaklaşımlardan biri olan Şartlı Talep Analizi (ŞTA) cihazların kullanım şekli, cihaz özellikleri (hacim, boyut, güç, vb.), hava durumu, piyasa ve detaylı fatura bilgilerini göz önünde bulundurarak cihaz bazında elektrik tüketiminin belirlenebilmesi için uygulanan bir tahmin metodudur. 1990'lı yıllardan bu yana, yapay zeka modelleme yaklaşımlarından olan yapay sinir ağı ve bulanık mantık kavramları, cihaz bazında elektrik tüketimini belirlemek için cihaz ve kullanıcı ile ilgili çeşitli bilgiler kullanılarak uygulanmıştır. Yapay sinir ağları ve bulanık mantığın tahmin performans kabiliyetini birleştiren yapay zeka tabanlı bir yaklaşım olan adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (AABÇS), su kalitesi, saatlik elektrik yükü talebi ve hava kirliliği gibi çeşitli konulara uyarlanmıştır. Yapılan literatür araştırmasına göre, AABÇS yaklaşımının daha önce konut sektöründe nihai elektrik tüketiminin modellenmesi amacıyla kullanılmadığı görülmüştür. Bu çalışmada, cihaz bazında evsel elektrik tüketimini belirlemek için ŞTA tabanlı ve AABÇS tabanlı modellerin tahmin performanslarının karşılaştırılması hedeflenmiştir. ŞTA ve AABÇS modellerini geliştirmek için 260 eve ait büyük ve küçük ev aletlerini içeren 92 farklı tipte elektrikli cihaz özellikleri, hane halkı ve ayrıntılı fatura bilgilerini içeren detaylı bir anket çalışması kullanılmıştır. Daha sonra, ŞTA ve AABÇS modellerinin cihaz bazında toplam elektrik tüketimlerinin belirlenmesine yönelik tahmin performans kabiliyetleri karşılaştırılmıştır. Bu çalışmaya göre, çoklu doğrusallık ve regresyon analizleri yapıldıktan sonra %12,1 ortalama mutlak hata yüzdesi ile ŞTA modeli geliştirilmiştir. AABÇS model geliştirme sürecinde ilk adım olarak, geliştirilen ŞTA modelinde kullanılan değişkenler AABÇS modeli için girdi olarak kabul edilmiştir. AABÇS modelinin test verilerine ait ortalama mutlak hata yüzdesi %17 hesaplanarak yedinci adımda model geliştirme süreci tamamlanmıştır. Ortalama mutlak hata yüzde değerlerinin yanı sıra, her bir yaklaşımın hata değerlerinin dağılımları doğrultusunda ŞTA modelinin cihaz bazında elektrik tüketiminin belirlenmesinde AABÇS modeline göre oldukça yüksek tahmin performansına sahip olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın son aşamasında, evsel elektrik tüketiminde cihaz bazlı etkileri tahmin etmek için farklı senaryolar uygulanmıştır. Aydınlatma, bulaşık makinesi ve çamaşır makinesinin kullanım şekilleri dikkate alınarak senaryolar uygulanmış ve toplam elektrik tüketiminde sırasıyla %0.7, %4,3 ve %1,4 oranında azalma olduğu gözlenmiştir.