Pekiştirmeli öğrenme yöntemleri kullanılarak bir akıllı evin enerji yönetimi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HASAN İZMİTLİGİL
Danışman: Abdurrahman Karamancıoğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Ev enerji yönetim sistemlerinin kullanıcıları, haberleşme teknolojilerindeki ve akıllı ölçüm altyapılarındaki gelişmeler sayesinde gerçek zamanlı enerji tüketimlerini planlamaktadır. Bu tez çalışmasında, akıllı ev sisteminin optimum enerji tüketimini kontrol etmek için modelden bağımsız pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını (Q-Öğrenme, Derin Q-Öğrenme ve Yakınsal Politika Optimizasyonu) kullanan veri odaklı Çevrimiçi Ev Enerji Yönetim Sistemi (Online Home Energy Management System - ON-HEM) önerilmiştir. Önerilen sistem, güç kaynaklarını (şebeke, fotovoltaik), haberleşme ağlarını, merkezi olmayan kontrolcülere sahip dört gruba ayrılmış ertelenebilir, ertelenemez, güç seviyesi kontrol edilebilir ev aletlerini ve elektrikli aracı içermektedir. ON-HEM, gerçek yaşam verileriyle ilgili kullanıcı memnuniyetsizlik maliyetini göz önünde bulundurarak elektrik maliyetlerini ve anlık yüksek güç taleplerini azaltmayı hedeflemiştir. PyCharm Professional Edition yazılımı kullanılarak Q-Öğrenme, Derin Q-Öğrenme ve Yakınsal Politika Optimizasyonu algoritmalarıyla farklı fiyatlandırma yaklaşımları (Gerçek Zamanlı Fiyatlandırma ve Zamana Bağlı Fiyatlandırma) önerilmiş ON-HEM ile benzetim çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular hem Yakınsal Politika Optimizasyonunun, değer tabanlı Derin Q-Öğrenme ve Q-Öğrenmeye göre üstünlüğünü, hem de önerilen ON-HEM'in anlık yüksek güç taleplerini, elektrik maliyetlerini ve kullanıcı memnuniyetsizlik maliyetlerini azaltmadaki etkinliğini göstermiştir. Önerilen sistemin verimliliği ve güvenirliği noktasında, IBM SPSS Statistics yazılımı kullanılarak gerçek yaşam verileriyle benzetim çalışmalarında elde edilen bulguların anlamlı olup olmadığı sorgulanmıştır.