Yapay sinir ağlarıyla Türkiye'deki yenilenebilir enerji potansiyeline bağlı olarak uzun süreli elektrik üretim tahmini
Estimatation on long-term electricity generation depending on renewable energy potential in Turkey with artificial neural networks
Yazar: MERVE GÜLER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA BETÜL ÜNSAL ÇELİMLİ
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Elektrik enerji sistemleri = Electrical energy systems ; Enerji = Energy ; Enerji analizi = Energy analysis ; Enerji planlaması = Energy planning ; Enerji üretimi = Energy generation ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Fotovoltaik enerji = Photovoltaic energy ; Güneş enerjisi santrali = Solar energy plant ; Güneş enerjisi sistemleri = Solar energy systems ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Günümüze kadar, Dünya üzerinde enerji üretiminde en çok kullanılan kaynak fosil
yakıtlar olmuştur. Son yıllarda ise fosil yakıtların tükenmesi ve çevre kirliliği etkilerinden
ötürü yenilenebilir enerji kaynakları gündeme alınmış ve yeni enerji kaynakları arama
yoluna gidilmiştir. Bu süreçte çeşitli yenilenebilir enerji kaynakları geliştirilerek iyi
sonuçlar alınmış olup hala da geliştirilmeye devam edilmektedir. Türkiye'de ise kömür
ve doğalgaz kaynaklı enerji üretiminde son yıllarda düşüş gözlenirken, yenilenebilir
enerji kaynaklarından enerji üretimi oldukça artmıştır. Ancak üretilen enerjinin
depolanamamasında dolayı arz ve talep miktarı dengesizliklere sebep olmaktadır, bu
durumun aşılabilmesi için ise enerji üretim ve tüketim tahmininin yapılması hem ülke
ekonomisi hem de rezerv sıkıntılarının önüne geçilmesi için çok büyük önem arz
etmektedir. Bu problemlerin önüne geçilebilmesi için ise tahmin modellerine dayanan
birçok yöntem geliştirilmeye devam edilmektedir.
Bu çalışmada yapay sinir ağlarıyla Türkiye'nin enerji potansiyeli temel alınmış, hava
durumu verileri ile birlikte güneş enerji sistemlerinin enerji üretim potansiyeli
hesaplanarak gerçek zamanlı sonuçlarına ANN (Yapay Sinir Ağları) ve LSTM (Uzun
Kısa Vadeli Bellek), CNN (Evrişimli Sinir Ağları) ve Hibrit CNN+LSTM mimarilerinden
faydalanılarak ulaşılmıştır. Sonuçların farklı modeller ile kıyaslanarak performans
iyileştirmeleri için çözüm önerileri oluşturulması hedeflenmiştir. Türkiye geneli için
ulaşılan resmi verilerin ortalama değerlerden oluşması sebebiyle bölgesel yaklaşım ele
alınmış ve mevsim normallerine bağlı hava durumu verilerinin yakın değerlerde olduğu
bölgeler için genel sonuçlara ulaşılmıştır. Alınan sonuçlar neticesinde ulaşılan hata
oranını azaltabilmek için etkili sonuçları bulunan makine öğrenmesi tekniklerinden de
faydanılmıştır. Derin öğrenme modelleri ile birlikte makine öğrenme modelleri olan
LightGBM, GBR ve RF yöntemleri ile kıyaslamalar yapılmıştır. Karşılaştırma modelleri
sonuçlarına göre tahmin doğruluğunu iyileştirmede makine öğrenme modeli olan
LightGBM'in en iyi sonuç verdiği gözlenmiş olup en yüksek hata oranı ise hibrit model
olan CNN+LSTM modelinde gözlemlenmiştir.

Abstract:
To date, fossil fuels have been the most widely used source of energy in the world. In
recent years, due to the depletion of fossil fuels and the effects of environmental pollution,
renewable energy sources have been put on the agenda and new energy sources have been
sought. In this process, various renewable energy sources have been developed and good
results have been obtained and they are still being developed. In Turkey, on the other
hand, while a decrease has been observed in energy production from coal and natural gas
in recent years, energy production from renewable energy sources has increased
considerably. However, due to the inability to store the produced energy, the amount of
supply and demand causes imbalances, and in order to overcome this situation, estimating
energy production and consumption has great importance both for the country's economy
and for preventing reserve problems. In order to prevent these problems, many methods
based on prediction models continue to be developed.
In this study, Turkey's energy potential is based on artificial neural networks, the energy
production potential of solar energy systems is calculated together with weather data, and
the real-time results are obtained by ANN (Artificial Neural Networks) and LSTM (Long
Short Term Memory), CNN (Convolutional Neural Network) and it was achieved by
using hybrid CNN+LSTM architectures. It is aimed to create solutions for performance
improvements by comparing the results with different models. Due to the fact that the
official data obtained for the whole of Turkey consists of average values, the regional
approach has been handled and general results have been reached for the regions where
the weather data depending on the seasonal normals are close to the values. In order to
reduce the error rate achieved as a result of the outcomes obtained, machine learning
techniques with effective results were also used. Comparisons were made with deep
learning models, as well as machine learning models LightGBM, GBR and RF methods.
According to the results of the comparison models, it was observed that the machine
learning model LightGBM gave the best results in improving the prediction accuracy, and
the highest error rate was observed in the hybrid model, the CNN+LSTM model.