Makine Öğrenimi Teknikleri ile Güneş Işınımı ve Güç Kestirimi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Can Yunus Erözden
Danışman: Selma Gürler
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllarda iklim değişikliği ve özellikle küresel ısınmanın etkileri görüldükçe, enerji tasarrufu ve yenilenebilir enerjinin önemi giderek artmıştır. Yenilenebilir enerji alanında başta güneş enerjisi ve rüzgar enerjisi olmak üzere jeotermal, biyokütle, dalga ve hidroelektrik enerji gibi pek çok enerji sistemi uygulaması mevcuttur. Yenilenebilir enerji sistemleri kurulmadan önce ekonomik ve çevresel sürdürülebilirliklerinin incelenmesi sistemlerden optimum verim elde etmek amacıyla önem taşımaktadır. Bu doğrultuda yenilenebilir enerji sistemlerinde güvenilirlik ve enerji tahmini çalışmaları sürdürülebilirlik bağlamında etkili çalışma alanları arasına girmektedir. Enerji sistemlerin geleceğe yönelik güvenilirlik ve enerji tahmininde makine öğrenimi metotları kullanılmaktadır. Yapılan çalışmada da kurulması planlanan bir güneş enerjisi sisteminin enerji tahmininde güneş ışınımı tahmini için Yapay Sinir Ağları, LightGBM (Hafif Gradyan Artırma Makineleri) ve LSTM (Uzun Kısa Zamanlı Bellek) gibi makine öğrenimi modelleri kullanılmıştır. Kullanılan makine öğrenimi modellerinin tahmin performansları çeşitli hata metrikleri ile karşılaştırılarak en başarılı sonuçları veren LightGBM modeli seçilmiştir. Seçilen modelin test verisi üzerinde Ortalama Mutlak Hata Yüzdesi (MAPE) değeri %21,29 olmuştur. Seçilen LightGBM modeli üzerinden yapılan güneş ışınımı tahminleri kullanılarak belirli parametrelerdeki bir güneş paneli sisteminin sonraki güne ait saatlik güç ve günlük enerji üretim kestirimi yapılmıştır.