GRU ile bölgesel tüketim modelleme ve tahmin: Derin öğrenme ile tüketici davranışlarını anlama

Günümüzde artan enerji ihtiyacına karşılık üretim kapasitesindeki artış aynı zamanda tüketicilerin düzensiz ve sabit olmayan enerji ihtiyacı enerji kalite kontrolünü ve enerjide yük tahmini yapmayı zorunlu hale getirmiştir. Enerji kalitesinin iyileştirilmesi son zamanlarda artan akıllı şebekeler ve bunların kullanım alanın genişlemesiyle ön planda olmuştur. Ayrıca akıllı şebekelere dahil olan yapay zekâ alanındaki gelişmeler enerji kalitesini arttırmıştır. Enerji üretim kalitesi oldukça yüksek olsa da tüketim bandı, tüketicilerin farklı ve stabil olmayan durumları şebekede dengesizliklere yol açmaktadır. Bu dengesizliklerin giderilmesi çeşitli yöntemlerle yapılmaya başlanmış olup bunlardan biride şebekenin tüketim karakteristiğini çıkarmak ve buna üretimi düzenlemektir. Aynı zamanda çıkarılan tüketim durumuna göre uygun üretim durumu enerji üretim ve tüketim kalitesini arttıracaktır. Yaptığımız çalışma tamda bu tür sorunlara yeni bir çözüm oluşturmaktadır. Çalışma örnek bir yerin mevcut olan tüketim alışkanlıklarını çıkarıp bunları düzenledikten sonra bunların analizi yapıp mevcut enerji ihtiyacını görmektir. Ayrıca çalışmada düzensizlik sebeplerini araştırmak ve oluşacak enerji ihtiyaçlarımdan önceden haberdar olarak üretimi belirlenebilir. Tüketim tahmini farklı özellikler (hava durumu, kullanım yeri, kullanım tarihi, yenilenebilir enerji kullanımı, yıllık tüketim vb.) göz önüne alınarak yapılmıştır. Tahminleme yaparken yapay zekâ alanında birçok yöntem olsa da biz kullandığımız veri setine uygun olduğunu düşündüğümüz GRU (Geçitli Tekrarlayan Birim) yöntemi kullanılandık. Tahminlemede kullandığımız yöntem elde ettiğimiz RMSE sonuçlarına bakınca veri setimize uygun olduğu kanıtlanmıştır.