Yapay zeka yardımıyla güneş enerjisi üretim tahminlemesi ve gerçekleşen üretim değerleri ile tasarım programı çıktılarının karşılaştırmalı analizi
Solar energy production estimation with the help of artificial intelligence and comparative analysis of realized production values and design program outputs
Yazar: GAMZE MERSİN
Danışman: PROF. DR. MELİH SONER ÇELİKTAŞ
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı / Enerji Teknolojisi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Enerji = Energy ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Yenilenebilir enerji entegrasyonu arttıkça hem öngörülebilir hem de güvenilir enerji yönetim sistemlerine olan talep artmaktadır. Üretimi ve şebekeye beslemesi değişken olan güneş enerjisi gibi yenilenebilir kaynaklardan elde edilen enerji üretiminin doğru tahmin edilmesi, enerji yönetim sistemlerinin odak konularından biridir. Bu tezde, gerçek bir güneş enerjisi santralinin üretimini tahmin etmek için yapay zeka kullanılmıştır. Yapay zeka ile tahmin edilen üretim değerleri, gerçekleşen üretim değerlerinin yanı sıra enerji santrali tasarımında yaygın olarak kullanılan Helioscope ve Pvsyst programları tarafından tahmin edilen üretim değerleri ile karşılaştırılmıştır. Metodoloji, veri temini, veri ön işleme, makine öğrenimi ve yapay zeka modellerinin geliştirilmesini içermektedir. Eğitim verilerinde lineer regresyon, boosting algoritmaları (XGBoost, CatBoost, LightGBM), uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve yapay sinir ağları (ANN, MLP) analiz edilmiş, en iyi sonuçları veren LightGBM makine öğrenmesi modeli ile GridSearchCV kullanılarak parametre optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Test verileri üzerinde çalıştırıldığında RMSE değeri 67,04 ve R-kare değeri 0,96 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar LightGBM algoritmasının gerçek üretim ve tasarım programı verileriyle yakından uyumlu tahminler yapabildiğini göstermektedir.

Abstract:
As renewable energy integration increases, the demand for both predictable and reliable energy management systems is increasing. Accurate prediction of energy production from renewable sources such as solar energy, whose generation and supply to the grid is variable, is one of the focal issues of energy management systems. In this thesis, artificial intelligence is used to predict the generation of a real solar power plant. The production values predicted by artificial intelligence are compared with the actual production values as well as the production values predicted by Helioscope and Pvsyst programs, which are widely used in power plant design. The methodology includes data acquisition, data preprocessing, machine learning and development of artificial intelligence models. Linear regression, boosting algorithms (XGBoost, CatBoost, LightGBM), long short-term memory (LSTM) and artificial neural networks (ANN, MLP) were analysed on the training data, and parameter optimisation was performed using GridSearchCV with the LightGBM machine learning model that gave the best results. When run on test data, the RMSE value was 67.04 and the R-square value was 0.96. The results show that the LightGBM algorithm can make predictions that are closely aligned with real production and design programme data.