Gerçek zamanlı kısa dönem elektrik enerjisi tüketim tahmininin yapay zeka tabanlı yöntemler kullanılarak araştırılması ve uygulanması

7 gün 24 saat sürekli çalışmaları nedeniyle enerji ihtiyacı devamlılık arz eden hastanelerin verimli, güvenilir ve ekonomik işleyişi için kısa dönem elektrik enerjisi tüketim tahmini hayati önem taşımaktadır. Bu tezin ana hedefleri sırasıyla sahadaki nem-sıcaklık sensörüne bağlı bir enerji kayıt cihazından ve MERRA-2 verilerinden faydalanarak, R programlama dilinin kullanıldığı RStudio ortamında çok kısa dönem bir ham veri seti oluşturmak için büyük bir hastane kompleksinin gerçek zamanlı elektrik enerjisi tüketim ve meteorolojik verilerini toplamak; oluşturulmuş ham veri setindeki kayıp ve hatalı değerleri saptama, bu değerleri NA ile değiştirme, NA değerlerinin yerine farklı metotlar ile veri atama ve dönüştürme işlemini tamamlayarak temizlenmiş bir kısa dönem veri seti yaratma yeteneklerine sahip özgün bir metodoloji geliştirmek; yapay zeka tabanlı yöntemler kullanarak hastanenin kısa dönem elektrik enerjisi tüketimini tahmin etmek; belirleme katsayısı, varyasyon katsayısı, ortalama mutlak hata, kök ortalama karesel hata ile ortalama mutlak yüzdesel hatayı değerlendirerek ve gelecek öngörülerini tartışarak elde edilen sonuçların karşılaştırmalı analizlerini sunmaktır.