TR
EN
METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
Öz
Doğru ışınım tahmini, fotovoltaik (PV) santralinin verimliliğini arttırarak şebekenin etkin bir şekilde programlanmasına ve güç kalitesinin iyileştirilmesine olanak sağlar. Bu çalışma, güneş enerjisi bakımından verimli bir yer olan Hakkâri ilinde kurulan bir meteoroloji ölçüm istasyonu verileri aracılığıyla küresel güneş ışınım tahmininde yapay sinir ağları (YSA) parametrelerinin potansiyelini göstermektedir. Meteoroloji istasyonundan zaman serisine bağlı olarak ölçülen, rüzgâr hızı, sıcaklık, basınç ve nem parametreleri kullanılarak eş zamanlı gerçekleşen güneş ışınım değerleri YSA modeli oluşturularak tahmin edilmiştir. Oluşturulan model YSA’da yaygın olarak kullanılan çeşitli eğitim algoritmaları ve aktivasyon fonksiyonları ile denenmiş ve en iyi sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Kullanılan modelin performansı istatistiksel göstergeler kullanılarak değerlendirilmiştir. Kullanılan veri seti parametrelerine göre güneş ışınım tahmininde, “trainlm” eğitim algoritması ile “poslin” aktivasyon fonksiyonu kullanılarak oluşturulan model 0,97 regresyon değeri, %1,16 ortalama kare hatası (MSE) ve %0,0881 normalize kök ortalama kare hatası (nRMSE) değeri ile güneş ışınım tahmininde en iyi performansı göstermiştir.
Anahtar Kelimeler
References
- Aguiar, L. M., Pereira, B., Lauret, P., Díaz, F., & David, M. (2016). Combining solar irradiance measurements, satellite-derived data and a numerical weather prediction model to improve intra-day solar forecasting. Renewable Energy, 97, 599-610.
- AlSkaif, T., Dev, S., Visser, L., Hossari, M., & van Sark, W. (2020). “A systematic analysis of meteorological variables for PV output power estimation” Renewable Energy, 153, 12-22.
- Arthur, C. K., Temeng, V. A., & Ziggah, Y. Y. (2020). “Performance evaluation of training algorithms in backpropagation neural network approach to blast-induced ground vibration prediction, Ghana Mining Journal, 20(1), 20-33.
- Ağbulut, Ü., Gürel, A. E., & Biçen, Y. (2021). “Prediction of daily global solar radiation using different machine learning algorithms: Evaluation and comparison” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 135, 110114.
- Bamisile, O., Oluwasanmi, A., Ejiyi, C., Yimen, N., Obiora, S., & Huang, Q. (2022). “Comparison of machine learning and deep learning algorithms for hourly global/diffuse solar radiation predictions” International Journal of Energy Research, 46(8), 10052-10073.
- Cornaro, C., Bucci, F., Pierro, M., Del Frate, F., Peronaci, S., & Taravat, A. (2015). Twenty-Four Hour Solar Irradiance Forecast Based on Neural Networks and Numerical Weather Prediction. Journal of Solar Energy Engineering, 137(3).
- Faisal, A. F., Rahman, A., Habib, M. T. M., Siddique, A. H., Hasan, M., & Khan, M. M. (2022). “Neural networks based multivariate time series forecasting of solar radiation using meteorological data of different cities of Bangladesh” Results in Engineering, 13, 100365.
- Gala, Y., Fernández, Á., Díaz, J., & Dorronsoro, J. R. (2016). Hybrid machine learning forecasting of solar radiation values. Neurocomputing, 176, 48-59.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Electrical Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
December 3, 2022
Submission Date
August 17, 2022
Acceptance Date
October 24, 2022
Published in Issue
Year 1970 Volume: 25 Number: 4
APA
Yüzer, E. Ö., & Bozkurt, A. (2022). METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(4), 746-759. https://doi.org/10.17780/ksujes.1163446
Cited By
Future drought projections with CMIP6 in Eğirdir Lake basin (Türkiye)
Natural Hazards
https://doi.org/10.1007/s11069-025-07573-wYapay Sinir Ağları ile Yenilenebilir Güneş Enerjisi Kaynağının Öngörüsü
Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.54365/adyumbd.1705664