Zaman serisi analiz yöntemleri ve yapay sinir ağları algoritmalarını kullanarak güneş enerjisi santrallerinde üretilen gücün tahminlenmesi
Predicting power generation in solar power plants using time series analysis methods and artificial neural network algorithms
Yazar: EMRAH İDMAN
Danışman: PROF. DR. OSMAN YILDIRIM
İstanbul Arel Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: ARIMA = ARIMA ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Bu tez çalışmasında, güneş enerjisi santrallerinde enerji üretimini tahmin etmek amacıyla çeşitli zaman serisi modelleme teknikleri ve yapay sinir ağları kullanılmıştır. Çalışmanın temel amacı, farklı modelleme yöntemlerinin doğruluklarını karşılaştırarak, güneş enerjisi üretimini en iyi şekilde tahmin edebilecek modeli belirlemektir. Bu kapsamda, AR, ARIMA, SARIMA, Basit Üstel Yumuşatma (SES), Çift Üstel Yumuşatma (DES), Üçlü Üstel Yumuşatma (TES) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN, LSTM) modelleri uygulanmıştır. 2013-2023 yılları arasındaki güneş enerjisi üretim verileri kullanılarak yapılan analizlerde, model performansları Root Mean Square Error (RMSE) metriği ile değerlendirilmiştir. En düşük RMSE değeri ile en başarılı sonuçlar, TES (RMSE: 2,4595 MWh) ve RNN(LSTM) (RMSE: 2,8122 MWh) modelleri ile elde edilmiştir. Bu sonuçlar, TES ve RNN modellerinin, zaman serisi verilerindeki karmaşık desenleri yakalama konusundaki üstünlüğünü göstermektedir. SARIMA modeli de başarılı sonuçlar sunmuş olup (RMSE: 2,9348 MWh), mevsimsel ve trend bileşenlerini dikkate alarak enerji üretim tahmininde önemli bir model olarak öne çıkmıştır. Sezonsallığın dikkate alınmadığı üstel yumuşatma modelleri arasında en iyi performansı DES modeli göstermiştir (RMSE: 4,8382 MWh), ancak genel olarak bu model, güneş enerjisi üretimindeki karmaşık desenleri yeterince iyi yakalayamamıştır. AR ve ARIMA modelleri de incelenmiş olup, ARIMA modeli (RMSE: 3,15 MWh), trend etkilerini dikkate alarak verinin durağanlaştırılmasında etkili bir model olmuştur. Bu çalışmada elde edilen bulgular, güneş enerjisi üretim tahmininde TES modelinin en doğru tahminleri sağladığını göstermektedir.

Abstract:
In this thesis, various time series modeling techniques and artificial neural networks are used to predict energy production in solar power plants. The main objective of the study is to compare the accuracy of different modeling methods and to determine the model that can best predict solar power generation. In this context, AR, ARIMA, SARIMA, Simple Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), Triple Exponential Smoothing (TES) and Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM) models were applied. In the analyses performed using solar energy production data between 2013-2023, model performances were evaluated with the Root Mean Square Error (RMSE) metric. The most successful results with the lowest RMSE value were obtained with TES (RMSE: 2.4595 MWh) and RNN (LSTM) (RMSE: 2.8122 MWh) models. These results show the superiority of TES and RNN models in capturing complex patterns in time series data. The SARIMA model also presented successful results (RMSE: 2.9348 MWh) and stood out as an important model in power generation forecasting by considering seasonal and trend components. Among the exponential smoothing models without considering seasonality, the DES model showed the best performance (RMSE: 4.8382 MWh), but in general this model did not capture the complex patterns in solar power generation well enough. AR and ARIMA models were also analyzed, and the ARIMA model (RMSE: 3.15 MWh) was an effective model for stationarizing the data by taking into account trend effects. The findings obtained in this study show that the TES model provides the most accurate forecasts in solar energy production forecasting.