Farklı makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanarak Türkiye'de HELİOSAT tabanlı güneş radyasyonunun modellenmesi
Modeling of HELİOSAT based solar radiation in Turkey using different machine learning approaches
Yazar: TAHA DEMİRGÜL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHDETTİN DEMİR
KTO Karatay Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Güneş radyasyonu = Solar radiation

Özet:
Solar radyasyon (SR), enerji dönüşümü, yeşil bina konsepti, meteoroloji, küresel iklim değişikliği, tarım ve hayvancılık ile ilgili çalışmalar için önemli bir parametredir. Solar radyasyonun belirlenebilmesi için gereken alıcıların tüm noktalar için temin edilememesinden dolayı bu parametrenin çeşitli yöntemlerle tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, Türkiye'nin 81 vilayetinin 2004-2021 yıllarına ait aylık ortalama solar radyasyon değerleri (kWsa/m²) ve 3600 grid noktasının 2004-2021 yıllarına ait yıllık ortalama solar radyasyon değerleri (kWsa/m²) kullanılarak ülke çapında farklı test noktaları için solar radyasyon tahmini gerçekleştirilmiştir. Solar radyasyon değerleri, Model 5 ağacı, çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri ve en küçük kareler destek vektör regresyonu olmak üzere 3 farklı makine öğrenmesi tekniği kullanılarak MATLAB platformunda tahmin edilmiştir. Solar radyasyon haritaları için ise ters mesafe ağırlıklandırma enterpolasyon tekniği kullanılmıştır. Tahmin edilen veriler ArcMap ortamında haritalandırılmıştır. Solar radyasyon, komşu ölçüm istasyonlarına ait konum bilgileri ve periyodiklik bileşeni olan ay ve yıl değerleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Modellerde kullanılan 2004-2021 yıllarını içeren solar radyasyon verileri, Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden temin edilmiş uydu tabanlı model olan heliyosferik optik satelit model verileridir. Farklı kombinasyonlar kullanılarak test istasyonlarından elde edilen SR tahminleri gözlenen verilerle karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalarda, karekök ortalama karesel hata, ortalama mutlak hata, ortalama mutlak bağıl hata, Nash-Sutcliffe modeli verimlilik katsayısı ve determinasyon katsayısı yöntemleri kullanılmıştır. Tahmin edilen SR değerlerine ait gidiş, saçılma grafikleri, Taylor ve Violin diyagramları oluşturulmuştur. Tahmin verileri ile oluşturulan solar radyasyon haritalarının gözlem verileriyle oluşturulan solar radyasyon haritalarıyla büyük ölçüde benzerlik gösterdiği belirlenmiştir. Böylece, makine öğrenme algoritmalarının literatürde yer alan kabul görmüş geleneksel yöntemlere göre daha kolay ve alternatif bir yöntem olabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
Solar radiation (SR) is an important parameter for studies on energy conversion, green building concept, meteorology, global climate change, agriculture, and livestock. Since the receivers required for the determination of solar radiation cannot be obtained for all points, this parameter needs to be estimated by various methods. In this thesis, solar radiation estimation was carried out for different test points across the country using the monthly average solar radiation values (kWh/m²) of 81 provinces of Turkey for the years 2004-2021 and the annual average solar radiation values of 3600 grid points for the years 2004-2021. Solar radiation values were estimated on the MATLAB platform using 3 different machine learning techniques Model 5 tree, multivariate adaptive regression curves and least squares support vector regression. Inverse distance weighting ınterpolation technique was used for solar radiation maps. The predicted data were mapped in the ArcMap environment. SR was estimated using the location information of neighboring measurement stations and the moon values with the periodicity component. The solar radiation data used in the models, including the years 2004-2021, is the satellite based heliospheric optical satellite (HELIOSAT) model data obtained from the General Directorate of Meteorology. For grouping, combination groups based on different criteria were created. The solar radiation estimates obtained from the test stations using different combinations were compared with the observed data. In these comparisons, root mean square error, mean absolute error, mean absolute relative error, Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient, and coefficient of determination methods were used. Trend, scattering, Taylor, and Violin graphs of the data packets were created. As a result, the predictions obtained by using 3 different machine learning techniques in the estimation of solar radiation were evaluated with 5 different comparison criteria. It has been determined that the solar radiation maps created with the forecast data are largely similar to the solar radiation maps created with the observation data. In this study, it has been shown that machine learning algorithms can be an easier and alternative method compared to the accepted traditional methods in the literature.