Güneş Enerjisinin Kısa-Dönem Tahmininde Farklı Makine Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Mehmet Fatih BEKÇİOĞULLARI; Bünyamin DİKİCİ; Hakan AÇIKGÖZ; Ö. Fatih KEÇECİOĞLU

Makale detayları

Güneş Enerjisinin Kısa-Dönem Tahmininde Farklı Makine Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Yazarlar:

Mehmet Fatih BEKÇİOĞULLARI | Bünyamin DİKİCİ | Hakan AÇIKGÖZ | Ö. Fatih KEÇECİOĞLU

Yayıncı:

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

EMO Bilimsel Dergi 2021 Vol.11 Issue 22, pp.37-45

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000409038

pISSN:

1309-5501

Özet:

 

Günümüzde, güneş enerji santrallerine yapılan yatırımlar her geçen gün kayda değer derecede artış göstermektedir. Güneş enerjisinin meteorolojik parametrelere bağlı olarak değişken olması enerji üretiminin planlanmasını nispeten zorlaştırmaktadır. Bu durum şebeke işletme problemlerine yol açabileceğinden güneş enerjisi tahmini önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmada, makine öğrenmesi metotlarının kısa-dönemli güneş enerjisi tahmini yapabilirliği karşılaştırılmıştır. İlk olarak, Avustralya, Alice Springs’de bulunan bir güneş enerji merkezindeki 1B: Trina isimli santralin çıkış güç verisi ve bölgedeki ölçüm istasyonundan alınan meteorolojik parametrelerden oluşan bir veri seti elde edilmiştir. Daha sonra güç verisi Ampirik mod ayrıştırma yöntemi ile alt bileşenlerine ayrılmıştır. Bu çalışmada, güneş enerjisinin tahmini için Doğrusal Regresyon (DR), Destek Vektör Makinesi (DVM), Karar Ağacı Regresyonu (KAR), Gauss Süreç Regresyonu (GSR) ve Topluluk Regresyonu (TR) gibi en çok kullanılan yöntemler tercih edilmiştir. Bu yöntemlerin farklı tahmin ufuklarındaki tahmin performanslarını değerlendirmek için karşılaştırma çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalarda, tüm makine öğrenme yöntemleri için R, RMSE ve MAE gibi performans metrik sonuçları hesaplanmıştır. Elde edilen metrik sonuçlarına göre DVM’nin en iyi tahmin sonucunu sağladığı gözlemlenmiştir.

Makale detayları

Güneş Enerjisinin Kısa-Dönem Tahmininde Farklı Makine Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Yazarlar: Mehmet Fatih BEKÇİOĞULLARI | Bünyamin DİKİCİ | Hakan AÇIKGÖZ | Ö. Fatih KEÇECİOĞLU

Yayıncı: TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: EMO Bilimsel Dergi 2021 Vol.11 Issue 22, pp.37-45

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000409038

pISSN: 1309-5501

Sayı

Yazarlar:

Mehmet Fatih BEKÇİOĞULLARI | Bünyamin DİKİCİ | Hakan AÇIKGÖZ | Ö. Fatih KEÇECİOĞLU

Yayıncı:

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

EMO Bilimsel Dergi 2021 Vol.11 Issue 22, pp.37-45

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000409038

pISSN:

1309-5501