Energy consumption analysis via different machine learning algorithms

Artan şehirleşme ve sosyal ilerlemenin bir sonucu olarak binaların kullandığı enerji miktarı artmaktadır. Bir binanın enerji ihtiyaçlarını tahmin etmek, sürdürülebilir büyümeyi ve enerji verimliliğini teşvik etmek için çok önemlidir, bu da enerji maliyetlerini düşürür ve çevre üzerinde daha az etkiye sahiptir. Bu araştırma, gerçek verileri kullanarak zaman serilerinde enerji kullanımını tahmin etmek için derin öğrenme (DL) tekniklerini uygulama konusuna odaklanmaktadır. İstatistiksel ve DL algoritmalarının performansı, deneysel bir binaya kurulan bir akıllı şebekeden gerçek zamanlı olarak toplanan veriler kullanılarak değerlendirildi. Topluluk ve tekil durumlarda enerji kullanımı iyi bilinen yapay zeka teknikleri kullanılarak incelenmiştir. Tahmin ve optimizasyon yaklaşımlarını birleştiren modeller derinlemesine incelenir. Kapsamlı karşılaştırmalı analiz, hibrit modelin doğruluk açısından tekli ve topluluk modellerinden daha iyi performans gösterdiğini gösterdi. Bu modellerin, kullanıcıların enerji yönetimi stratejilerini planlamalarına yardımcı olabilecek tahminler sağlayacak kadar kullanıma uygun ve doğru olduğu düşünülmektedir.