Farklı sektörlerde faaliyet gösteren firmaların makine öğrenme algoritmaları ile elektrik tüketimlerinin tahmini

Firmaların etkin bir yol haritası çizebilmesi için elektrik tüketim miktarlarını en iyi seviyede tahmin edebilmesi gerekmektedir. Elektrik tüketim tahmini ne kadar başarılı olursa firmaların maliyeti de o kadar düşük olmaktadır. Bu yüzden elektrik tüketim tahminini en başarılı şekilde tahmin edebilmek günümüz rekabetçi piyasalarda bütük önem arz etmektedir. Gerçek zamanlı dengesizlikleri tahmin eden doğru tüketim tahmini, diğer firmalara karşı rekabet avantajı sağlayacaktır. Bu çalışmada, kısa vadeli tüketim tahmini yapmak ve yöntemlerin doğruluğunu test etmek için Makine Öğrenmesi (ML) yöntemleri önerilmekte, Türkiye'de çeşitli sektörlerden firmaların (şirketlerin) saatlik tüketim tahminleri yapılmakta ve sonuçlar değerlendirilmektedir. Farklı yöntemler farklı zamanlarda iyi performans gösterseler bile, tutarlı bir şekilde aynı performansı gösteremezler. Bu tez çalışmada, Aşırı Gradyant Destekleme Regresyonu ve Gradyant Destekeleme Regresyonu yöntemlerini kullanarak ortalama mutlak hata (performans ölçüm göstergesi olarak) sonuçları değerlendirilmekte ve sonuçları yorumlanmaktadır. Programlama kodları Python programlama dilinde yazılmıştır. Gelecek dönemler için elektrik tüketimi tahmini ve benzeri çalışmalarda makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılmasının uygun olduğu gözlemlenmektedir.