Fotovoltaik güç tahmini için jaya ve yapay sinir ağları tabanlı hibrit model geliştirilmesi
Development of a hybrid model based on jaya and artificial neural networks for photovoltaic power prediction
Yazar: OĞUZ TAŞDEMİR
Danışman: PROF. DR. ERDAL IRMAK ; DOÇ. DR. MEHMET YEŞİLBUDAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Fotovoltaik enerji sistemlerinin yatırım maliyetlerindeki düşüşler, fotovoltaik gücün kurulu güç içindeki payını artırmıştır. Bu nedenle, fotovoltaik enerji üretiminin izlenmesi, elektrik şebekesinin kararlılığı ve kalitesi için büyük önem taşımaktadır. Ancak, fotovoltaik güç üretimi hava koşullarına bağlı olarak sürekli değiştiğinden, bu gücün kontrolü zordur. Bu sorunun üstesinden gelmek için fotovoltaik güç üretiminin hassas bir şekilde tahmin edilmesi gereklidir. Bu tez çalışmasında, partikül madde (PM10) parametresinin fotovoltaik güç tahmini üzerindeki etkisi, iki farklı veri seti kullanılarak yapay sinir ağları (YSA) ile incelenmiştir. Birinci veri seti fotovoltaik güç, güneş ışınımı, hava sıcaklığı ve nem; ikinci veri seti ise fotovoltaik güç, güneş ışınımı, hava sıcaklığı ve PM10 parametrelerini içermektedir. Sonuçlar, hava kirliliği parametrelerinden biri olan PM10'un fotovoltaik güç tahmininde etkin bir giriş verisi olarak kullanılabileceğini göstermiştir. Ardından, fotovoltaik gücün doğru ve hassas bir şekilde tahmin edilmesi amacıyla, metasezgisel bir algoritma olan JAYA algoritması yapay sinir ağları ile birleştirilerek hibrit bir model geliştirilmiştir. Bu hibrit JAYA-YSA modelinde fotovoltaik güç, güneş ışınımı, hava sıcaklığı ve PM10 parametreleri giriş verisi olarak kullanılmıştır. JAYA-YSA modelinin tahmin doğruluğu, yalnızca YSA kullanılan modele göre oldukça yüksek bulunmuştur. Ayrıca, önerilen JAYA-YSA modeli, literatürde yaygın olarak kullanılan genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu tabanlı hibrit yapay sinir ağları modelleriyle karşılaştırıldığında, ortalama mutlak yüzdesel hata ve karekök ortalama hata açısından daha başarılı olmuştur.

Abstract:
The decrease in investment costs of photovoltaic (PV) energy systems has increased the share of PV power within the total installed capacity. Therefore, monitoring PV energy production is of great importance for the stability and quality of the electrical grid. However, since PV power production continuously varies with weather conditions, its control is challenging. To address this issue, precise forecasting of PV power production is required. In this thesis, the impact of the particulate matter (PM10) parameter on PV power forecasting was examined using artificial neural networks (ANNs) with two different datasets. The first dataset includes PV power, solar radiation, air temperature, and humidity, while the second dataset comprises PV power, solar radiation, air temperature, and PM10 parameters. The results indicated that PM10, one of the air pollution parameters, could be used as an effective input for PV power forecasting. Subsequently, to achieve accurate and precise forecasting of PV power, a hybrid model was developed by integrating the JAYA algorithm, a metaheuristic algorithm, with ANNs. In this hybrid JAYA-ANN model, PV power, solar radiation, air temperature, and PM10 parameters were used as input data. The prediction accuracy of the JAYA-ANN model was significantly higher compared to the model using only ANNs. Furthermore, the proposed JAYA-ANN model was compared with hybrid ANN models commonly used in the literature based on genetic algorithms and particle swarm optimization, and it outperformed these models in terms of mean absolute percentage error and root mean square error.