Güneydoğu Anadolu bölgesi için global güneş ışımasının ve güneşlenme  süresinin istatiksel metodlar ile tahmin  edilmesi ve karşılaştırılması

Hibetullah KILIÇ; Bilal GÜMÜŞ; Musa YILMAZ

Makale detayları

Güneydoğu Anadolu bölgesi için global güneş ışımasının ve güneşlenme süresinin istatiksel metodlar ile tahmin edilmesi ve karşılaştırılması

Yazarlar:

Hibetullah KILIÇ | Bilal GÜMÜŞ | Musa YILMAZ

Yayıncı:

Dicle University

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2016 Vol.7 Issue 1, pp.73-83

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000950772

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Dependent of development in technology it causes to
 increase in demand of energy. This problem is a
 dilemma for science and industry. To overcome this
 situation, scientist and researcher try to improve new
 solution for energy problem. Solar energy that is a
 crucial part of renewable energy is in the interest of
 scientists. Especially for regions in the world which
 has a high potential of solar energy, it is alternative
 solution to fossil fuel. Southeastern Anatolian region
 of turkey has rich in view of solar energy. Due to
 advantage of this region solar energy may be
 replaced to conventional energy types. Because
 countries such Turkey that has in progress of
 development has to solve their energy problem by
 various methods. Although that region of Turkey has
 a high potential, it is not enough to benefit from solar
 energy.
 The aim is this paper to contribute for scientist,
 researchers and investigators by eliminating the
 disadvantages such as lack of solar parameters
 measurement stations due to geographical and
 economic problems in that field. The meteorological
 measurement station in Turkey are dependent to
 Meteorological service of Turkish state. In addition
 some station are established in University for
 scientific researches. That region of Turkey there is
 no enough measurement station. The contribution
 proposes in that paper tries to predict solar
 parameters by using earlier years’ data.
 The important parameters of solar energy are
 sunshine duration and global solar radiation. These
 parameters are used in conversion of solar energy to
 electrical energy. This paper proposes two statistical
 method which are used earlier year solar data to
 predict next years’ solar parameters such as global
 solar radiation and sunshine duration.
 First method is exponentially weighted moving
 average (EWMA). This method needs minimum two
 years’ data for short or long term prediction. Second
 method is called as exponentially weighted moving
 average (EWMA) based Gaussian distribution
 method. It needs also two years’ solar data for
 prediction.
 Both mentioned method are applied to five cites of
 southeaster Anatolia region of Turkey that are
 Gaziantep, Şanlıurfa, Diyarbakır, Batman and
 Mardin. The two years’ (1998-2000) data are used
 for test class years’ data in Gaziantep, Şanlıurfa,
 Diyarbakır, Batman but in Mardin two years’ data
 used for test class years are between 2012-2013. The
 predicted years for Cities of Gaziantep, Şanlıurfa are
 10 years, for Diyarbakır are 8 years, for Batman are
 6 years which are long term prediction. However for
 Mardin cities predicted years are 2 years and it is
 called as short term prediction. It is a obligation to
 selected this years for prediction because only that
 years solar data can be obtained from metrological
 service of Turkish state.
 For both method two statistical tools which area
 mean average percentage error (MAPE) and
 determination coefficient (R2
 ). The computed MAPE
 for global solar radiation and sunshine duration in
 EWMA method is between 0-10(kWh/m2
 ) that is
 excellent prediction accuracy and the computed R2
 for global solar radiation and sunshine duration is
 close to 1 which is indicated measured and predicted
 data are similar. The computed values of MAPE for
 EWMA based Guassian distribution method is also in
 acceptable range that is between 0-10(kWh/m2) for
 global solar radiation. On the other hands they are
 also indicated excellent prediction accuracy for
 sunshine duration excluding Diyarbakır and Batman
 cities it is indicated good prediction accuracy which
 is in the interval of 10-20(kWh/m2). The computed
 values of R2 for both global solar radition and
 sunshine duration in EWMA based Gaussian
 distribution method is close to 1 and it means the
 predicted data are fitted with measured data.
 As a result EWMA method and EWMA based
 Gaussian distribution method have high prediction
 accuracy. However the result of EWMA methods has
 a higher prediction accuracy than values of EWMA
 based Gaussian distribution method.

 

Günümüzde, gelişen teknolojilere paralel olarak enerjiye olan talep de artmaktadır. Artan bu enerji
 taleplerinin karşılanması konusunda bilim insanları yeni alternatif enerji kaynakları geliştirmeye
 çalışmaktadırlar. Bu çalışmaların büyük bir bölümü ise fosil yakıtlara alternatif olabilecek yenilenebilir enerji
 kaynakları üzerinedir. Yenilenebilir enerji kaynaklarından olan rüzgâr ve güneş enerjisi coğrafik koşullara
 bağlı olarak, bölgelere göre değişiklik arz etmektedir. Özellikle Türkiye’de güneydoğu Anadolu Bölgesi,
 Türkiye ortalaması olan 1400 kWh/m2-yıl’dan daha yüksek, bir güneş enerji potansiyeline sahiptir. Bu
 makalede, Güneydoğu Anadolu Bölgesi için, güneş enerjisinin elektrik enerjisine dönüşümünde önemli bir
 parametre olan, global güneş ışınımı (GGI) ve güneşlenme sürelerinin (GS) tahmininde, iki farklı istatiksel
 yöntem ilk kez kullanılmıştır. Kullanılan yöntemler, üstel ağırlıklı hareketli ortalama (ÜAHO) ve üstel ağırlıklı
 hareketli ortalama bazlı gaussian dağılımı(ÜAHOG)’dır. Yapılan çalışmada, global güneş ışınımı ve
 güneşlenme süresinin iki farklı istatistiksel yöntemle tahmin edilmesi ve bu yöntemlerin birbirleriyle olan
 karşılaştırılması sunulmuştur. Ayrıca yöntemlerin başarı oranı, belirleme katsayısı R2 ve ortalama mutlak
 yüzdelik hata(OMYH) kullanılarak test edilmiştir. Yapılan hesaplamalar sonucunda Hem GGI ve GS için
 ÜHAO ve ÜAHOG kullanılarak hesaplanan R2 değerleri 1’e yakın olarak bulunurken, diğer taraftan ÜHAO
 ve ÜAHOG kullanılarak hesaplanan OMYH değerleri yöntemlerin mükemmel tahmin oranına sahip olduğunu
 gösteren 0-10(kWh/m2-gün) aralığında hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar GGI ve GS tahmini için kullanılan
 her iki yöntemin de uygun olduğunu göstermiştir.

Makale detayları

Güneydoğu Anadolu bölgesi için global güneş ışımasının ve güneşlenme süresinin istatiksel metodlar ile tahmin edilmesi ve karşılaştırılması

Yazarlar:

Hibetullah KILIÇ | Bilal GÜMÜŞ | Musa YILMAZ

Yayıncı:

Dicle University

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2016 Vol.7 Issue 1, pp.73-83

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000950772

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640

Global güneş ışınımı

güneşlenme süresi

Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (ÜAHO)

Gaussian dağılımı

Sayı

Makale detayları

Güneydoğu Anadolu bölgesi için global güneş ışımasının ve güneşlenme süresinin istatiksel metodlar ile tahmin edilmesi ve karşılaştırılması

Yazarlar: Hibetullah KILIÇ | Bilal GÜMÜŞ | Musa YILMAZ

Yayıncı: Dicle University

Dergi: Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2016 Vol.7 Issue 1, pp.73-83

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 5/2016

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000950772

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2146-4391

pISSN: 1309-8640

Global güneş ışınımı

güneşlenme süresi

Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (ÜAHO)

Gaussian dağılımı

Sayı

Yazarlar:

Hibetullah KILIÇ | Bilal GÜMÜŞ | Musa YILMAZ

Yayıncı:

Dicle University

Dergi:

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2016 Vol.7 Issue 1, pp.73-83

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000950772

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2146-4391

pISSN:

1309-8640