Yenilenebilir Enerji Üretim Tahmini

Toplumların büyümesinde kritik role sahip enerji üretiminin doğru tahmin edilmesi için yenilikçi bir hibrit makine öğrenmesi modeli geliştirdik. Yenilenebilir Enerji Üretim Tahmini projesinde, Random Forest ve Gradient Boosting algoritmalarını birleştirdik. Geliştirdiğimiz bu model, geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha yüksek doğruluk oranları sunmaktadır.

Projemiz, enerji sektöründeki karar vericilere, yatırımcılara ve planlamacılara güvenilir öngörüler sağlamaktadır. Bu proje, kaynakların daha verimli kullanılmasına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.

1. Veri Toplama ve Analizi
   • 2009-2023 yılları arasındaki enerji üretimi verileri
   • Enerji ithalatı, petrol fiyatları, GSYİH ve sanayi üretim endeksi gibi ekonomik göstergeler
   • Toplam 180 gözlem içeren kapsamlı veri seti
   • Aylık bazda toplanmış detaylı veriler
2. Veri Ön İşleme ve Hazırlık
   • Eksik verileri sistematik olarak tamamladık
   • Veri normalizasyonu yaptık
   • Lag (gecikme) özelliği ekledik
   • Verileri zaman serisi analizine uygun hale getirdik.
3. Özellik Mühendisliği
   • Log dönüşümleri uyguladık ve sonuçların iyileştiğini gözlemledik.
   • Fark özellikleri ekledik
   • Veri setini zenginleştirdik
4. Model Geliştirme ve Optimizasyon
   • Altı farklı ileri düzey makine öğrenmesi algoritmasının test ettik
   • Her model için hiperparametre optimizasyonu yaptık
   • Cross-validation ile model performanslarının değerlendirdik
   • En iyi performans gösteren Random Forest ve Gradient Boosting modellerinden hibrid bir model geliştirdik.

1. Random Forest
   • Topluluk öğrenmesi yaklaşımı
   • Çoklu karar ağaçları ile güçlü tahminler
   • %96.122 R² skoru
2. Gradient Boosting
   • İteratif öğrenme yaklaşımı
   • Hata minimizasyonu odaklı
   • %97.184 R² skoru
3. Extra Trees
   • Aşırı randomize ağaçlar
   • Yüksek genelleme kabiliyeti
   • %95.326 R² skoru
4. LightGBM
   • Hızlı ve verimli gradyan artırma
   • Leaf-wise büyüme stratejisi
   • %94.633 R² skoru
5. XGBoost
   • Yüksek performanslı gradyan artırma
   • Paralel hesaplama desteği
   • %96.121 R² skoru
6. CatBoost
   • Kategorik veri işleme optimizasyonu
   • Ordered Boosting yaklaşımı
   • %97.729 R² skoru

Geliştirdiğimiz hibrit model, normal makine öğrenmesi modellerinden daha başarılı sonuçlar üretti:

• %4.6 MAPE değeri ile endüstri standardının çok üzerinde tahmin doğruluğu
• %98.22 R² skoru ile olağanüstü açıklayıcılık gücü ortaya koydu
• Geleneksel yöntemlere kıyasla %30’a varan oranda daha düşük hata oranları
• Yüksek güvenilirlik ve tutarlılık seviyesine ulaştı

Deepmineai olarak, veri bilimi ve yapay zeka alanındaki derin uzmanlığımızla projelerinize değer katıyoruz. Enerji sektöründeki bu başarılı projemiz, karmaşık veri setlerini anlamlı öngörülere dönüştürme yeteneğimizin somut bir göstergesidir.

• Sektörünüze uyarlanmış yapay zeka çözümleri
• İleri düzey veri analizi ve tahminleme modelleri
• Karar destek sistemleri
• Optimizasyon çözümleri geliştirebiliriz

Projeleriniz için özel çözümler geliştirmek ve verilerinizden değer üretmek için bizimle iletişime geçin. Uzman ekibimiz, ihtiyaçlarınızı analiz ederek size en uygun çözümü sunmak için hazır.