Research Article

METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Volume: 25 Number: 4 December 3, 2022
TR EN

METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Abstract

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.

Keywords

References

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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).
  7. 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.
  8. 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 2022 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
AMA
1.Yüzer EÖ, Bozkurt A. METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ. KSU J. Eng. Sci. 2022;25(4):746-759. doi:10.17780/ksujes.1163446
Chicago
Yüzer, Erşan Ömer, and Altuğ Bozkurt. 2022. “METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ”. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 25 (4): 746-59. https://doi.org/10.17780/ksujes.1163446.
EndNote
Yüzer EÖ, Bozkurt A (December 1, 2022) METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 25 4 746–759.
IEEE
[1]E. Ö. Yüzer and A. Bozkurt, “METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ”, KSU J. Eng. Sci., vol. 25, no. 4, pp. 746–759, Dec. 2022, doi: 10.17780/ksujes.1163446.
ISNAD
Yüzer, Erşan Ömer - Bozkurt, Altuğ. “METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ”. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 25/4 (December 1, 2022): 746-759. https://doi.org/10.17780/ksujes.1163446.
JAMA
1.Yüzer EÖ, Bozkurt A. METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ. KSU J. Eng. Sci. 2022;25:746–759.
MLA
Yüzer, Erşan Ömer, and Altuğ Bozkurt. “METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ”. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 25, no. 4, Dec. 2022, pp. 746-59, doi:10.17780/ksujes.1163446.
Vancouver
1.Erşan Ömer Yüzer, Altuğ Bozkurt. METEOROLOJİK VERİLER KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIM TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI PARAMETRELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ. KSU J. Eng. Sci. 2022 Dec. 1;25(4):746-59. doi:10.17780/ksujes.1163446

Cited By

INDEXING & ABSTRACTING & ARCHIVING

download?token=eyJhdXRoX3JvbGVzIjpbXSwiZW5kcG9pbnQiOiJqb3VybmFsIiwib3JpZ2luYWxuYW1lIjoiaW1hZ2UucG5nIiwicGF0aCI6IjAzNTkvYmZjYS81YjQyLzY5ZjFkM2E4NWY2YWY3Ljg1NjQ2NDgxLnBuZyIsImV4cCI6MTc3NzQ1OTY0MCwibm9uY2UiOiI1NTUzYmJiN2U5NGNkMjdkYWNhMTRlMDZiYjc1OTY4NCJ9.nCVoSJClEIC9bWK5gGCmjHyTNRz2N0DhYKVJzJZR9Bs

download?token=eyJhdXRoX3JvbGVzIjpbXSwiZW5kcG9pbnQiOiJqb3VybmFsIiwib3JpZ2luYWxuYW1lIjoiaW1hZ2UucG5nIiwicGF0aCI6Ijg5YmUvODZlOC8wYzY0LzY5ZjFkNWE4MWJmYzY0LjM0OTM2NzM1LnBuZyIsImV4cCI6MTc3NzQ2MDE1Miwibm9uY2UiOiI3OWE1Mzk0OWRhMTk0Mjg0OGYzZTUxOWQyNTU5MjdjMSJ9.XxqhJ36woCZcO1DV_I9Mogpgg86-bwM454jQiOcqpS0 

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).