Yazar "Er, Rezzan Nisa" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • [ X ]
    Öğe
    Akıllı evlerde cihazların enerji gereksinimlerine göreenerji kaynağının seçilmesi ve tüketimin tahmin edilmesi
    (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2021) Er, Rezzan Nisa; Uğurlu, Bora
    Nesnelerin interneti teknolojisi gelişerek yaygınlaşmasından bu yana akıllı evlerde kullanılan cihazların sayısında ve bununla beraber elektrik tüketiminde de artış meydana gelmiştir. Kullanıcının artan elektrik talebini karşılaması için güneş enerjisi ile desteklenen prototip bir sistem geliştirdik. Bu sisteme göre cihazlar; şebeke ve güneş panellerinden elde edilen elektrik enerjisi ile çalışmaktadır. Cihazların güç tüketim seviyelerine göre hangi kaynaktan besleneceğinin kararı verilir. Yüksek seviyede güç tüketen cihazlar şebeke ile beslenirken düşük güç gereksinimleri olanlar bataryadan beslenirler. Bu sistemde bataryanın durumu da takip edilir, belli bir seviyenin altına inmediği müddetçe sistemin enerji kaynağı olarak görevini sürdürür aksi halde düşük güç tüketen cihazlar da şebekeden beslenir. Geliştirilen sistemimizde cihazların güç ve enerji tüketimi, batarya, şebeke voltaj seviyeleri, akım gibi tüm sistemle ilgili dinamik veriler her 15 saniyede ThingSpeak üzerinden buluta gönderilmektedir. Bu veriler gelecekteki güç ve enerjiyi tahmin etmek için kullanılır. Bu tahminler için Polinomsal Lineer Regresyon ve LSTM yöntemini kullandık. Tahmin için doğrusal verilerde Polinomsal Lineer Regresyon, LSTM yöntemine göre az bir farkla daha başarılı iken doğrusal olmayan verilerde LSTM çok daha başarılı sonuçlar elde etmiştir. Enerji tüketim için tahminlemede en yüksek doğruluk oranı, 0 ve 1 arasında değer alan Polinomsal Lineer Regresyon ile 0,99 değeri elde edilmiştir
  • [ X ]
    Öğe
    Akıllı Evlerdeki Cihazların Enerji Tüketimine Göre Kaynağının Belirlenmesi
    (2021) Er, Rezzan Nisa; Uğurlu, Bora; Bayram, Utku
    Günümüzde elektrik enerjisi kaynaklarını çeşitlendirmek büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, bir evin ihtiyaç duyabileceği elektriksel enerjisi iki farklı kaynak tarafından sağlanmaktadır. Bunlardan ilki, şehir şebekesi, diğeri ise güneş enerjisi ile şarj edilebilen bataryadır. İki enerji kaynağı arasındaki geçişler geliştirilen sistem ile gerçekleştirilmektedir. Böylelikle ev ve/veya ofis kullanıcısının enerji maliyetleri düşürülmekle beraber kullanım alışkanlıklarına bağlı olarak gelecekteki enerji ihtiyacına yönelik enerji tahminleri yapılmıştır. Bu tahmin için polinomsal lineer regresyon ve LSTM metotları kullanılmıştır. RMSE metriğini kullanarak hangi yöntemin daha az hata oranı ile tahmin yaptığını karşılaştırdık. Doğrusal olmayan veri setinin için LSTM daha başarılı performans gösterirken, elektriksel enerji gibi doğrusal veriler için Polinomsal Lineer Regresyon ile en iyi tahmin sonucu olarak 0.99 değeri elde edilmiştir.