Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak kaçak elektrik takibi ve kontrol sisteminin gerçekleştirilmesi

Bu çalışmada, alçak gerilim şebekelerinde kaçak yüklerin tespiti için makine öğrenmesi tabanlı yenilikçi bir sistem önerilmektedir. Hedef, tarımsal sulama uygulamalarında kaçak bağlanan yüklerin belirlenmesi, sınıflandırılması ve yerlerinin tespitiyle elektrik hırsızlığını azaltmaktır. Önerilen sistemin etkinliğini göstermek amacıyla, Elazığ ve Malatya illerindeki iki pilot bölgeye ait alçak gerilim şebekesi gerçek saha parametrelerine dayalı olarak modellenmiştir ve üç faz akım verileri fider başlangıcından kaydedilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veriseti kullanılarak iki farklı kaçak tespit yöntemi önerilmiştir. Tek faz ve üç faz akım verilerinden Örüntü Analizi, Ayrık Dalgacık Dönüşümü ve Hızlı Walsh-Hadamard Dönüşümü yöntemleriyle öznitelikler elde edilmiş, ve oluşturulan verisetleri makine öğrenmesi algoritmalarının eğitim ve test aşamalarında kullanılmıştır. Sınıflandırma ve lokalizasyon çalışmalarında bu algoritmaların performansları karşılaştırılmış; topluluk yöntemlerinin özellikle etkili olduğu gözlemlenmiştir. Izgara arama optimizasyonu ile önerilen yöntemin performansı artırılmış ve gerçek saha verileriyle yüksek performans elde edilmiştir. DWT yöntemiyle öznitelikler çıkarıldığında, OBE algoritmasının en iyi sonuçları verdiği doğrulanmıştır.