Bir tekstil fabrikasının elektrik tüketim değerlerinin derin öğrenme ile tahminlenmesi
Estimating the electric consumption values of a textile factory with deep learning
- Tez No: 818572
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER GÜLEÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Management Information Systems, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Elektrik tüketimi, Tekstil endüstrisi, Deep learning, Electric consumption, Textile industry
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Endüstriyel süreçlerin devamlılığını sağlayan en önemli kaynaklardan biri elektrik enerjisidir. Elektrik enerjisinin oldukça maliyetli bir kaynak olması nedeniyle tüketiminin en aza indirilmesi işletmeler için önemli bir husustur. İşletmelerin üretim süreçlerinde tüketilen kaynak değerlerinin tahmin edilebilmesi ile maliyetlerin azaltılması sağlanabilmektedir. Son dönemlerde, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme kavramları, herhangi bir alanda gelecek tahmini için kullanılan güçlü Yapay Zekâ alt alanlarıdır. Bu nedenle bu tez çalışmasında, tekstil endüstrisi makinelerinin bekleme durumunda aşırı kaynak tüketimini önlemek amacıyla Derin Öğrenme destekli bir elektrik tahmin modeli tasarlanmıştır. Bu yöntem, Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve kayan pencere tekniği sayesinde tekstil makinelerindeki elektrik tüketiminin dinamik eşik değerlerini tahminlemektedir. LSTM modeli kullanılarak elde edilen elektrik eşik değerleri, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU) gibi diğer Derin Öğrenme yöntemlerinin yanı sıra geleneksel bir yöntem olan Otomatik Regresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) ile karşılaştırılmış, elde edilen sonuçların gerçek zamanlı elektrik tüketim verilerine ne kadar yaklaştığı analiz edilmiştir. Bu tez çalışmasında geliştirilen model, elektrik tüketim seviyelerini başarılı bir şekilde tahmin etmekte, tüketim seviyeleri eşiğe ulaştığında Programlanabilir Mantık Denetleyicisi (PLC) ünitesine durma sinyali göndermekte ve bu sayede aşırı kaynak tüketimini engellemektedir.
Özet (Çeviri)
Electrical energy is one of the most important sources that ensure the continuity of industrial processes. Since electrical energy is a very costly resource, minimizing electricity consumption is an important issue for enterprises. It is possible to reduce costs by estimating the resource values consumed in the production processes of the enterprises. Recently, Machine Learning and Deep Learning concepts are powerful Artificial Intelligence subdomains used for future prediction in any field. Therefore, in this thesis, a Deep Learning supported electrical forecasting model is designed to prevent excessive resource consumption of textile industry machines in their standby state. The proposed method estimates dynamic threshold values of electricity consumption in textile machines using the Long-Short-Term Memory (LSTM) and Sliding Window technique. The threshold values obtained with the LSTM model were compared with other Deep Learning methods such Recurrent Neural Networks (RNN) and Gated Repetitive Units (GRU) and Automated Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) as a traditional method, then the results has been analyzed how close they are to real-time electricity consumption data at standby. The proposed model in this thesis successfully predicts electricity consumption levels and sends an interrupt signal to the Programmable Logic Controller (PLC) unit when the consumption levels reach the threshold, thus preventing excessive resource consumption.
Benzer Tezler
- 1985-1986 yıllarında Polatlı Devlet Hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FERHAN ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İlk ve Acil YardımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Bir ilaç fabrikasında personel gereksinmesinin belirmesi seçilmesi ve elde tutulmasına yönelik bir uygulama çalışması
Başlık çevirisi yok
EMİNE BOZBAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRAY KAYNAK
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- 1981 Türkiye tarımsal yapısının önemli bileşenleri ve tarımsal bölgelerin elde edilmesi
Principle components of Turkey's agricultural structure and to determine agricultural rigions in 1981
İHSAN KARABULUT
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ