Mersin / Türkiye için Ölçülen Global Güneş Işınımının Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi ve Yaygın Işınım Modelleri ile Karşılaştırılması

Gökhan ARSLAN; Burhan BAYHAN; Kaan YAMAN

Makale detayları

Mersin / Türkiye için Ölçülen Global Güneş Işınımının Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi ve Yaygın Işınım Modelleri ile Karşılaştırılması

Yazarlar:

Gökhan ARSLAN | Burhan BAYHAN | Kaan YAMAN

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology 2019 Vol.7 Issue 1, pp.80-96

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000431490

eISSN:

2147-9526

Özet:

 


In
this study, the daily total global solar radiation values measured for Mersin
between April 2017 and March 2018 were modeled using artificial neural networks
and the performance of estimating daily total global solar radiation values of
the common models in the literature was investigated. Daily average air
temperature, relative humidity, wind speed, sunshine duration, and cloud cover
data are obtained from the Turkish State Meteorological Service and solar
radiation values are measured with a pyranometer. As a result, Model 37 (Yaman
ve Arslan) showed the best prediction performance among the models examined,
with the coefficient of determination (R2) being 0.83. the
coefficient of determination (R2) was obtained 0.75 for artificial
neural network that use dry bulb temperature, relative humidity and wind speed.

.

 




Bu çalışmada, Nisan
2017 – Mart 2018 tarihleri aralığında Mersin için ölçülen günlük toplam global
güneş ışınım değerlerinin yapay sinir ağı kullanılarak modellenmesi yapılmıştır
ve literatürde bulunan yaygın modellerin günlük toplam global güneş ışınım değerlerini
tahmin etme performansları incelenmiştir. Günlük ortalama hava sıcaklığı, bağıl
nem, rüzgar hızı, güneşlenme süresi ve bulut kapalılığı verileri, Devlet
Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü’nden temin edilmiş olup güneş ışnım
değerleri ise piranometre ile ölçülmüştür. Sonuç olarak, incelenen modeller
içerisinde en iyi tahmin performansını belirlilik katsayısı (R2)
0,83 olan Model 37 (Yaman ve Arslan) göstermiştir. Kuru termometre sıcaklığı,
bağıl nem ve rüzgar hızına bağlı güneş ışınımını tahmin eden yapa sinir ağının
belirlilik katsayısı (R2) 0,75 olmuştur.

.

Makale detayları

Mersin / Türkiye için Ölçülen Global Güneş Işınımının Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi ve Yaygın Işınım Modelleri ile Karşılaştırılması

Yazarlar: Gökhan ARSLAN | Burhan BAYHAN | Kaan YAMAN

Yayıncı: Gazi University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology 2019 Vol.7 Issue 1, pp.80-96

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 3/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000431490

eISSN: 2147-9526

Sayı

Yazarlar:

Gökhan ARSLAN | Burhan BAYHAN | Kaan YAMAN

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology 2019 Vol.7 Issue 1, pp.80-96

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000431490

eISSN:

2147-9526