Bir abonenin elektrik tüketim verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analiz edilmesi ve doğru tarifenin belirlenmesi

Her geçen gün hayatımızda daha çok yer edinen teknolojinin gelişmesi ile birlikte büyük veri hacmi, depolanması ve analizi gibi sorunlar ortaya çıkmaktadır. Teknolojinin gelişimi aynı zamanda elektriğe olan bağımlılığı da arttırmaktadır. Elektrik tüketiminin artması maliyet sorununu ortaya çıkarmaktadır. Bu sebeplerden dolayı bireyler optimum fayda-maliyet ilişkisini aramaktadır. Optimum fayda-maliyet ilişkisini bulabilmek için elde edilen büyük veriyi anlamlı hale getirmek gerekmektedir. Bu nedenle büyük veri analitiği için Apache Spark özel olarak geliştirilmiş platformdur. Apache Spark büyük veriler üzerinde çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak veri analizi yapılmasına olanak sağlayan bütünleşik bir hesaplama motorudur. Diğer bir veri analitiği sistemi olan Apache Kafka ise sistemler arasındaki entegrasyon problemlerine bir çözüm olarak geliştirilen, üreticiler ve tüketiciler arasında gerçek zamanlı iletişime olanak sağlayan bir mesajlaşma protokolüdür. Bu tezde, öncelikle kullanıcıların elektrik tüketim bilgilerini incelemek ve kullanıcılardan elde edilen tüketim verilerinin analizi için yazılım kontrollü akıllı priz geliştirilmiştir. Geliştirilen bu akıllı priz aracılığıyla elde edildiği varsayılan 5000 adet kullanıcının elektrik tüketim verisi Türkiye'de varolan elektrik faturalandırma sistemine göre incelenerek, kullanıcıya en uygun tüketici tipi seçimi yapılmıştır. Tüketici tipi seçimi yapılırken, aynı veri seti ile Lojistik Regresyon kullanılarak iki farklı makine öğrenmesi uygulaması geliştirilmiştir. Uygulama-1'de Spark Structured Streaming ile gerçek zamanlı veri analizi yapılmaktadır. Uygulama-2'de ise Apache Kafka ile gerçek zamanlı veri analizi yapılmaktadır. Bu iki uygulama arasında yaklaşım ve kullanılan teknolojiler açısından farklılıklar bulunmaktadır. Uygulamalara göre elde edilen sonuçlar, önerilen mimarinin gerçek zamanlı veri analizi için kullanılabilir olduğunu göstermektedir.