Makine öğrenimi ile güneş enerjisi santrali üretim tahmini
Solar power plant production forecast with machine learning
Yazar: MUHAMMED HALEF
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SALTUK BUĞRA SELÇUKLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Güneş enerjisi santrali = Solar energy plant ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Üretim tahmini = Production estimate

Özet:
Güneş enerjisi yüksek bir potansiyel göstermektedir ve güneş fotovoltaik (PV) sistemlerinden elektrik üretimi sürekli artmaktadır. Bir güneş PV santralinin çıkış gücü, küresel güneş radyasyonu, hava sıcaklığı, rüzgâr, bağıl nem, hava basıncı, bulutluluk ve çiy noktası gibi hava değişkenlerine bağlı olması nedeniyle sabit değildir ve ayrıca yılın
mevsimlerine ve günün saatine göre değişir. Ancak, bir PV tesisinden elektrik üretiminin tahmini, işletme, planlama, tesis optimizasyonu ve güneş enerjisi ticareti için gereklidir. Ek olarak, güneş enerjisinin kesintili olması nedeniyle, elektrik şebekesine entegrasyonu büyük bir zorluktur. Bu zorluğun üstesinden gelmek ve PV santral çıkış gücünü tahmin etmek için çeşitli yöntemler kullanılır. Makine öğrenmesi teknikleri ve algoritmaları PV sistemlerinin çıkış gücünün tahmin edilmesinde kullanılabilecek yöntemlerden biridir. Makine öğrenimi (MÖ), bilgisayarlara insanlar tarafından açıkça programlanmadan deneyimlerden (yani veri kümesinden) otomatik olarak öğrenme yeteneği verebilen teknikleri ifade eder. Bu tezde, meteorolojik ve elektrik enerjisi üretim veri setleri oluşturmak için Kayseri ili Bünyan ilçesinde yer alan bir güneş enerji santralinden (GES) ve ilgili meteoroloji istasyonlarından 2016-2017 arasına ait bir yıllık veriler alınmıştır. Öncelikle, veriler analiz edilmiş ve farklı veri işleme stratejileri kullanılarak yeni veri setleri oluşturulmuştur. Güneş radyasyonu, hava sıcaklığı, rüzgâr hızı, bağıl nem, hava basıncı, bulutluluk ve çiy noktası gibi meteorolojik veriler girdi olarak ve güneş enerji santralinin bir yıllık üretim verileri çıktı olarak kullanılarak güneş enerji santralinin gelecek üretim değerlerinin makine öğreniminde en çok kullanılan k-en yakın komşuluk (kNN), Destek Vektör Makinesi (SVM), Lojistik Regresyon (LR), Karar Ağaçları (DT), Rastlantısal Ormanlar (RF), XGBoost (XGB) algoritmaları ile tahmini gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, bu tahminleri iyileştirmek adına hem meteorolojik veriler hem de üretim verileri zaman serilerine uyduğu için Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) algoritması kullanıldı. Bu çalışmada, başlangıçta oluşturulan 7 veri seti üzerinde dört farklı metotla denemeler yapıldı. Elde edilen sonuçlara göre RF algoritması, 5. veri seti ve D denemesi kullanarak Ortalama Mutlak Hata (MAE) 38.09 ve R-kare Puanı (R²) 0.938 ile en
iyi tahmin sonuçlarını vermiştir. Bu sonuçlarda kullanılan 5. veri seti, ham veri setindeki eksik verilerin doğrusal interpolasyon ve bulunduğu ay ve saatin ortalaması alınarak giderildiği veri setidir. D denemesinde ise veri setinin %80'i eğitim ve %20'si test için Python koduyla bölünüp algoritmalarda kullanıldı. LSTM algoritması kullanılarak ise üç
farklı çalışma yapılmıştır. Ayrıca ilk 7 veri setinden elde edilen deneyimlerle 2 veri seti daha özel olarak kurgulanmıştır. LSTM kullanılarak yapılan birinci çalışmada verilere standart ölçeklendirme, ikinci çalışmada minmax ölçeklendirme yapılmış ve üçüncü çalışma ölçeklendirme yapmadan gerçekleştirilmiştir. LSTM sonuçlarında MAE 0.034 ve R² 0.965 ile en iyi sonuç 8. veri setine MinMax ölçeklendirme yapıldığında elde edilmiştir. 8. veri seti, ham verilerde dört ve daha fazla hücre eksikli satırların ve yağış (PRC) sütunun verileri silinerek elde edildi.

Abstract:
Solar energy shows a high potential and electricity production from solar photovoltaic (PV) systems is constantly increasing. The output power of a solar PV plant is not constant as it depends on weather variables such as global solar radiation, air temperature, wind, relative humidity, air pressure, cloudiness, and dew point, and also varies with the seasons of the year and the time of day. However, forecasting electricity generation from a PV plant is essential
for operation, planning, plant optimization, and energy trading. In addition, due to the intermittent nature of solar energy, its integration into the electricity grid is a major challenge. Various methods are used to overcome this difficulty and to estimate the PV plant output. Machine learning techniques and algorithms are one of the methods that can be used to estimate the output power of PV systems. Machine learning (ML) refers to techniques that can give computers the ability to learn automatically from experience (i.e., datasets) without being explicitly programmed by humans. In this thesis, one-year data for the period of 2016-2017 were taken from a solar power plant and related meteorological stations located in the Bünyan district of Kayseri province to create meteorological and electrical energy production datasets. First, the data were analyzed, and new datasets were created using different data
processing strategies. Meteorological data such as solar radiation, air temperature, wind speed, relative humidity, air pressure, cloudiness, and dew point are used as inputs, and oneyear production data of the solar power plant as output. k-Nearest Neighborhood (kNN), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Trees (DT), Random
Forests (RF), and XGBoost (XGB) algorithms were utilized. In addition, the Long ShortTerm Memory (LSTM) algorithm was used to improve these estimates, as both meteorological data and production data fit the time series. In this study, experiments were carried out with four different methods on 7 datasets created at the beginning. According to the results obtained, the RF algorithm, using the 5th data set and experiment D, gave the best estimation results with a Mean Absolute Error (MAE) of 38.09 and an R-square (R²) score of 0.938. The 5th data set used in these results is the data set in which the missing data in the raw data set is eliminated by linear interpolation and the average of the month and time in which it is found. In experiment D, 80% of the data set was split with Python code for training
and 20% for testing. Three different studies were conducted using the LSTM algorithm. In addition, 2 more specially designed datasets were created with the experiences obtained from the first 7 datasets. In the first study using LSTM, standard scaling was applied to the data, in the second study, MinMax scaling was performed, and the third study was performed without scaling. In the LSTM results, with an MAE of 0.034 and an R² of 0.965, the best results were obtained when MinMax scaling was applied to the 8th dataset. The 8th dataset was obtained by deleting rows with four or more cells missing in the raw data and the precipitation (PRC) column.