Öznitelik seçimi temelli geleneksel ve modern makine öğrenmesi yöntemleri ile yenilenebilir enerji üretim tahminci model parametrelerinin optimizasyonu ve karşılaştırmalı analizi
Optimization and comparative analysis of renewable energy generation forecasting model parameters with traditional and modern machine learning methods based on attribute selection
Yazar: REMZİ ULAŞ ÇİLOĞULLARI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL BALIKÇI
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Bu tezde, Türkiye'nin güneş radyasyonu açısında en potansiyelli bölgesi olan Akdeniz bölgesinin doğusunda Çukurova'da bulunan Adana, Osmaniye ve Mersin illerinin güneş radyasyonu tahmini gerçekleştirilmiştir. Çalışmada Nasa-Power platformundan alınan 01/01/2011-01/01/2021 tarihleri arasındaki 10 yılı kapsayan güneş radyasyonu, rüzgar hızı, basınç, nem, yağış, hava açıklığı indeksi, sıcaklık, maximum sıcaklık, minimum sıcaklık, çiğlenme noktası parametreleri kullanılmıştır. Önce Adana ili verileri üzerinde öznitelik seçim metotları uygulanarak geleneksel ve modern makine öğrenmelerine giriş parametresi olarak verilecek öznitelikler elde edilmiştir. Öznitelik seçim metotlarında Pearson Korelasyon Katsayısı, Karşılık Bilgi, Ardışık İleri Yönde Kayan Seçim, Lasso Regresyonu kullanılmıştır. Adana ili verilerinde optimize edilen giriş parametreleri Osmaniye ve Mersin illeri tahmin işleminde de kullanılmıştır. Giriş parametrelerini kullanan tahminci modeller tahmin işlemini gerçekleştirmiş ve elde ettiği sonuçlar karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Karşılaştırma metrikleri olarak RMSE, MAE ve R2 kullanılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinden Destek Vektör Regresyonu, Aşırı Gradyan Arttırma, Hafif Gradyan Arttırma, Yapay Sinir Ağları ve Uzun Kısa Süreli Bellek algoritmaları bu çalışmada kullanılmıştır.

Abstract:
In this thesis, solar radiation forecasting of Adana, Osmaniye and Mersin provinces located in Çukurova in the east of the Mediterranean region, which is the most potential region of Turkey in terms of solar radiation, has been realized. In the study, solar radiation, wind speed, pressure, humidity, precipitation, all sky insolation index, temperature, maximum temperature, minimum temperature, dew point parameters covering 10 years between 01/01/2011-01/01/2021 from NASA-Power platform were used. First, attribute selection methods were applied on Adana province data to obtain attributes that will be given as input parameters to traditional and modern machine learning. Pearson Correlation Coefficient, Mutual Information, Sequential Forward Floating Selection, Lasso Regression were used in feature selection methods. The input parameters optimized in Adana province data were also used in the prediction process for Osmaniye and Mersin provinces. The forecasting models using the input parameters performed the forecasting process and the results obtained were analyzed comparatively. RMSE, MAE and R2 were used as comparison metrics. Machine learning methods such as Support Vector Regression, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting, Artificial Neural Networks and Long Short Term Memory algorithms were used in this study.