Gerçek Zamanlı Kaçak Elektrik Kullanımının Derin Öğrenme İle Tespit Edilmesi

dc.contributor.advisorFatma Patlar Akbulut
dc.contributor.authorYILDIZ, BARAN BEREKET
dc.date.accessioned2023-07-25T08:23:50Z
dc.date.available2023-07-25T08:23:50Z
dc.date.issued2022
dc.description▪ Yüksek lisans tezi.
dc.description.abstractTeknolojinin gelişimiyle elektrik enerjisine duyulan ihtiyaç günden güne hızla artmaktadır. Elektrik enerjisine artan talep ile paralel olarak kaçak enerji tüketimleri de başta Güneydoğu Anadolu Bölgesi olmak üzere yaygın şekilde kullanılmaya devam etmektedir. Bu durumun sonucunda literatürde kaçak elektrik tüketim tespiti analizlerine olan ihtiyaç artmaktadır. Bu çalışmada abonelere ait gerçek zamanlı kaçak elektrik tüketim durumu olan analiz başarı sayısı ve gerçek zamanlı anlık olarak elde edilen bir çok değişken ile derin öğrenme kütüphanelerinden biri olan Keras kütüphanesi Sıralı model kullanılarak eğitilmiş olup uygun hiper parameterler ile katmanlara ayrılarak açıklanmıştır. Proje sonucunda abonelerin kaçak tüketim gerçekleştirip gerçekleştirmediği durumu en yüksek doğru sınıflandırma ile oluşturulmuştur.tr
dc.identifier.tezno741156
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11413/8685
dc.language.isotr
dc.publisherİstanbul Kültür Üniversitesi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectKaçak Elektrik
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectKeras Kütüphanesi
dc.subjectGerçek Zamanlı Modelleme
dc.titleGerçek Zamanlı Kaçak Elektrik Kullanımının Derin Öğrenme İle Tespit Edilmesitr
dc.title.alternativeReal Time Detection of Illegal Electricity Usage With Deep Learningen
dc.typemasterThesis
local.journal.endpage47
local.journal.startpage1

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
↓ Tam Metin/Full Text
Size:
1.85 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Placeholder
Name:
license.txt
Size:
1.81 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: