Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Elektrikli Cihazların Sınıflandırılması.

Abstract

Elektrik enerjisinin daha verimli bir Ģekilde kullanılabilmesi güç sistemlerinin takip ve analizi ile mümkündür. Üretim ve tüketim tarafında yer alan sistem bileĢenlerinin doğru tanımlanması durumunda, güç sistemlerinin karakteristik davranıĢları ve muhtemel tepkileri belirlenebilmektedir. Ayrıca, yük atma ve yük kaydırma gibi güç kontrol uygulamalarında elektrikli aletlerin yük modellerine göre sınıflandırılması gerekmektedir. Bu çalıĢmada, tüketim tarafında yer alan elektrikli cihazlar aktif ve reaktif güç tüketimleri referans alınarak sınıflandırılmaktadır. Örnek elektrikli cihaz olarak evlerde ve ofislerde sıkça kullanılan 5 adet farklı tüketim karakteristiğine sahip cihaz seçilmiĢtir. Sınıflandırma için son zamanlarda yaygın olarak kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarından destek vektör makinaları, kolektif öğrenme ve karar ağaçları seçilip karĢılaĢtırılmıĢ ve bu sınıflandırıcıların yapılarından en iyi sonuçları veren beĢ algoritmanın performansı analiz edilmiĢtir. Elde edilen sonuçlara göre %83,4 ile en yüksek doğruluk oranını ve 50,285 saniye ile en kısa eğitim süresinde veren yöntem destek vektör makineleri olmuĢtur.