Sivas ilinin güneş ışınım şiddeti ve rüzgar hızının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Estimation of solar radiation and wind speed with the artificial neural networks for the city of Sivas
Yazar: MUSTAFA ŞAHİN
Danışman: DOÇ. DR. CAHİT GÜRLEK
Cumhuriyet Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Enerji, toplumların geliŞmesinde ve refahında her zaman önemli bir faktör olmuŞtur.
Enerji tüketimi, bir ülkenin ulaŞtığı geliŞmiŞlik düzeyinin bir ölçüsü olarak kabul
edilmektedir. Tüm dünyada enerji tüketimi artmaya devam etmektedir. BaŞlıca enerji
kaynakları; petrol, kömür ve doğal gaz gibi fosil yakıtlardır. Türkiye‟nin enerji ihtiyacı
çoğunlukla fosil yakıt ithalatı ile karŞılanmaktadır. Fosil yakıt kaynaklarının sınırlı
olduğu, emisyonlarının çevreye ve ekosisteme zarar verdiği ve ciddi sağlık sorunlarına
neden olabileceği bilinmektedir. Bu nedenle, güneŞ ve rüzgâr enerjisi gibi alternatif
enerji kaynaklarına yönelik eğilim artmaya devam etmektedir. Fosil yakıt kaynakları
sınırlı olmasına rağmen Türkiye; güneŞ, rüzgâr ve jeotermal gibi yenilenebilir enerji
potansiyeli açısından Şanslıdır.
Toplam güneŞ ıŞınımı ve rüzgâr hızı, seçilen bir bölgenin güneŞ ve rüzgâr enerjisi
potansiyelinin tahmininde önemli meteorolojik verilerdir. Bu çalıŞmada, Sivas ilinin
ortalama aylık toplam güneŞ ıŞınımı ve rüzgâr hızı beŞ farklı ölçüm istasyonundan,
Divriği, Gemerek, Kangal, Sivas Merkez ve SuŞehri, elde edilen meteorolojik ve coğrafi
veriler kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi ile tahmin edilmiŞtir. Her ölçüm
istasyonu için YSA modellerinin performansı, ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE),
ortalama sapma hatası (MBE), ortalama hata kareleri kökü (RMSE) ve R-kare
istatistiksel test yöntemleri ile test edilmiŞtir. YSA yöntemi kullanılarak tahmin edilen
güneŞ ıŞınımı ve rüzgâr hızı sonuçları, tüm istasyonların ölçüm verileriyle iyi bir uyum
içerisindedir. YSA'nın Sivas ilinin güneŞ ıŞınımı ve rüzgâr hızı tahmininde etkili bir
yöntem olduğu sonucuna varılmıŞtır. Sonuçların ilgili bölgedeki güneŞ ve rüzgâr enerjisi
çalıŞmalarına katkı sağlayacağı düŞünülmektedir.

Anahtar kelimeler: GüneŞ IŞınımı, Rüzgâr Hızı, Sivas, Yapay Sinir Ağları

Abstract:
Energy has always been an important factor in the development and prosperity of
societies. Energy consumption is considered a measure of the level of development
achieved by a country. Energy consumption is continuing to increase throughout the
world. The major sources of energy are fossil fuels like oil, coal and natural gas.
Turkey‟s energy requirements are mostly met by fossil fuel imports. It is well known
that fossil fuel sources are limited and their emissions cause damage to the environment
and ecosystem, and can cause serious health threats. Therefore, the trend towards
alternative energy sources such as solar and wind energy is continuing to increase.
Although fossil fuel sources are limited, Turkey is fortunate in terms of renewable
energy potential such as solar, wind and geothermal.
The global solar radiation and wind speed are essential meteorological data in the
estimation of the solar and wind energy potentials for a selected site. In this study, the
mean monthly global solar radiation and wind speed of the city of Sivas were estimated
with the Artificial Neural Networks (ANNs) method by using the meteorological and
geographical data obtained from five different measurement stations, namely, Divriği,
Gemerek, Kangal and Sivas City Center and SuĢehri. The performance of the ANN
models for each measurement station was validated by mean absolute percentage error
(MAPE), mean bias error (MBE), root mean square error (RMSE) and R-squared
statistical test methods. The predicted solar radiation and wind speed results using the
ANN method are in good agreement with the measurement data for all stations. It is
concluded that the ANN is an effective method in the estimation of solar radiation and
wind velocity over the city of Sivas. It is thought that the results will contribute to the
solar and wind energy studies in the related region.
Key words: Solar Radiation, Wind Speed, Sivas, Artificial Neural Networks