Küresel güneş radyasyonun makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini: Örnek bir uygulama
Prediction of global solar radiation by machine learning methods: A case study
Yazar: MEHMET DURSUN
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN AÇIKGÖZ
GAZİANTEP İSLAM BİLİM VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde enerji ihtiyacının çoğunluğunun karşılandığı fosil (petrol, doğal 
gaz, kömür vs.) yakıtları, hem çevreye zarar vermekte hem de yakın zamanda tükenme 
ihtimali bulunmaktadır. Bu nedenle bilim insanları alternatif enerji kaynakları bulma 
arayışına girmişlerdir. Sürdürülebilir ve temiz olmaları nedeniyle birçok ülke enerji 
ihtiyacını karşılamada yenilenebilir enerji kaynaklarını tercih etmeye başlamıştır. 
Güneş enerjisi yenilenebilir enerji kaynakları içerisinde hızlı gelişen bir enerji 
kaynağıdır. Güneş ışınımlarından yeryüzüne inen küresel güneş radyasyonunun 
zamansal periyodu ve miktarı kurulacak Güneş Enerji Santral (GES) teknolojilerine 
ışık tutmaktadır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme metotları gibi yapay zekâ 
uygulamaları ile geçmiş dönem verilerinden yararlanarak tahminler yapılabilmektedir. 
Bu sebeple düşük ve yüksek radyasyon değerlerine sahip Artvin, Rize, Batman, 
Diyarbakır, Mardin, Siirt ve Şırnak illeri için küresel güneş radyasyonu tahmini 
gerçekleştirilmiştir. Tahmin ufkunun 1 ila 3 saat ilerisi seçildiği durumlar için, Karar 
Ağaçları (KA), Destek Vektör Makinesi (DVM), Doğrusal Regresyon (DR), 
Regresyon Ağaçları (RA), Çekirdek Yaklaşım Regresyonu (ÇYR) ve Yapay Sinir 
Ağları (YSA) gibi metotlardan elde edilen sonuçlar kapsamlı bir şekilde 
karşılaştırılmıştır. Bu tez çalışmasının geçerliliğini değerlendirmek için Kök Ortalama 
Kare Hatası (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Kare Hata (MSE) ve 
Korelasyon katsayısı (R) gibi performans metrikleri kullanılmıştır. Bölgesel ve 
değişken hava koşullarında küresel güneş radyasyonunun tahmini kurulacak olan 
GES'in gücünü bulmada önemli bir parametre olmaktadır. Bu tez çalışması ile 
belirlenen illerde kurulacak olan GES'ler için hem kısa hem de uzun vade de yatırım 
ve planlamaların daha efektif bir şekilde yapılmasına katkı sağlanması 
amaçlanmaktadır.

Abstract:
Today, fossil fuels (petroleum, natural gas, coal, etc.), which meet the majority 
of energy needs, both harm the environment and are likely to be exhausted in the near 
future. For this reason, scientists are sought to find alternative energy sources. Due to 
their sustainable and clean nature, many countries are started to prefer renewable 
energy sources to meet their energy needs. Solar energy is a rapidly developing energy 
source among renewable energy sources. The temporal period and amount of the 
global solar radiation descending to the earth from solar radiation sheds light on the 
Solar Power Plant (SPP) technologies to be established. With artificial intelligence 
applications such as machine learning and deep learning methods, predictions can be 
made by using historical data. For this reason, global solar radiation prediction is 
realized for the provinces of Artvin, Rize, Batman, Diyarbakır, Mardin, Siirt and 
Şırnak, which have low and high radiation values. For cases where the prediction 
horizon is selected 1 to 3 hours ahead, the results obtained from the methods such as 
Decision Trees (DT), Support Vector Machine (SVM), Linear Regression (LR), 
Regression Trees (RT), Kernel Approximation Regression (KAR) and Artificial 
Neural Networks (ANN) are extensively compared. Performance metrics such as Root 
Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE) 
and Correlation Coefficient (R) were used to evaluate the validity of this thesis study. 
The prediction of global solar radiation in regional and variable weather conditions is 
an important parameter in finding the power of the SPP to be established. With this 
thesis, it is aimed to contribute to making investments and planning more effectively 
in both short and long term for the SPPs to be established in the determined provinces.