Developing unsupervised methods for appliance-level energy disaggregation

Elektrik tüketimi hakkında detaylı geri bildirimler, kullanıcıları tasarrufa teşvik ederek enerji israfını, dolayısıyla karbon salımını azaltır. Elektrik iç tesisatına bağlı her cihazın tüketimini ayrı ayrı ölçmek yüksek maliyetli ve zordur. Günümüzde birçok elektrik sayacı haberleşme ve dakikada bir ya da daha sık ölçüm raporlama kabiliyetine sahiptir. Geniş bir ölçüm aralığını kapsayan elektrik ölçüm verilerini yük ayrıştırma amacıyla veri madenciliği teknikleriyle işleyip, tesisattaki cihazların ayrık tüketim serilerini tahmin etmek ve kullanıcılara daha zengin geri bildirimler sunmak mümkün olabilir. Bu tez çalışması ile, düşük ölçüm raporlama sıklığına sahip sayaç verilerine de uygulanabilen, gözetimsiz, hızlı ve kolay anlaşılır bir yük ayrıştırma yöntemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem; veri ön işleme, değişim noktası tespiti, özellik çıkarımı, kümeleme ve son işlem adımlarından oluşmaktadır. Bir konuttan üç aydan uzun bir süre boyunca toplanmış elektrik tüketim verileriyle yapılan uygulamada bazı cihazların tüketimleri başarıyla ayrıştırılmıştır. Bulgular, yöntemin kaynakları kısıtlı ortamlarda dahi uygulanabilir ve anlamlı sonuçlar üretebilir olduğunu göstermektedir.