Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Elektrikli Cihazların Sınıflandırılması

Autor:	Feyyaz Koç, Abdulkerim Karabiber
Rok vydání:	2021
Předmět:	Engineering Complementary and alternative medicine Computer science Mühendislik Pharmaceutical Science Pharmacology (medical) Makine öğrenmesi sınıflandırma elektrikli ev aletleri destek vektör makineleri
Zdroj:	Volume: 10, Issue: 1 159-165 Türk Doğa ve Fen Dergisi
ISSN:	2149-6366
DOI:	10.46810/tdfd.846174
Popis:	Elektrik enerjisinin daha verimli bir şekilde kullanılabilmesi güç sistemlerinin takip ve analizi ile mümkündür. Üretim ve tüketim tarafında yer alan sistem bileşenlerinin doğru tanımlanması durumunda, güç sistemlerinin karakteristik davranışları ve muhtemel tepkileri belirlenebilmektedir. Ayrıca, yük atma ve yük kaydırma gibi güç kontrol uygulamalarında elektrikli aletlerin yük modellerine göre sınıflandırılması gerekmektedir. Bu çalışmada, 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 seçilmiştir. Sınıflandırma için son zamanlarda yaygın olarak kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları karşılaştırılmış ve en iyi sonuçları veren beş algoritmanın performansı analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre en yüksek doğruluk oranını en kısa eğitim süresinde veren yöntem destek vektör makineleri olmuştur.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c3b6d47599a495ad305b8d68a2c1c691 https://doi.org/10.46810/tdfd.846174 Zobrazit plný text záznamu