Regresyon ve multi regresyon analizleri kullanılarak güneş ışınım miktarının tahmininde yeni modellerin oluşturulması
Establishing new models for estimating the amounth of solar radiation using regression and multi-regression analysis
Yazar: İSMAİL ÜSTÜN
Danışman: DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ
İskenderun Teknik Üniversitesi / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Güneş enerji sistemlerinin kurulmadan önce o bölgenin meteorolojik verileri incelenmeli ve en az bir yıllık güneş potansiyeline bakılmalıdır. Meteoroloji istasyonlarında ölçümler sürekli olarak kayıt altına alınmaktadır. Fakat bu ölçümlerin yapılabilmesi için maliyetli güneş ışınımı ölçüm cihazları, kalifiye eleman ve toplanan verilerin düzgün bir şekilde muhafaza edilmesi gibi zorlukları vardır. Teknik arıza, kalibre ve diğer sorunlardan dolayı kesintisiz bir şekilde veri toplanması imkansız hale gelmektedir. Bu ve bunun gibi sebeplerden dolayı bölgelere yönelik güneş ışınımı tahmin modellerinin geliştirilmesi gerekmektedir. 
Bu çalışmada Meteoroloji Müdürlüğü'nden alınan veriler kullanılarak günlük ve aylık ortalama günlük güneş ışınımı modelleri geliştirilmiştir. Bu modelleri geliştirmek için lineer ve multi regresyon analizleri kullanılmıştır. Bu analizler sonrasında Lineer, Kareli, Kübik, Multi 1 ve Multi 2 tipte modeller oluşturulmuştur. Adana, Antakya, Antalya, Burdur, Elbistan, Isparta, İskenderun, Karaman, Konya, Mersin, Niğde, Tarsus ve Ürgüp bölgeleri için günlük ve aylık ortalama günlük güneş ışınımı tahmin modelleri literatüre kazandırılmıştır. Oluşturulan bu modellerin tahmin performansını görebilmek için hem kendi aralarında hem de literatürdeki modeller ile karşılaştırılması yapılmıştır. Bu karşılaştırmayı yaparken MBE, MPE%, RMSE, NSE, MAPE%, RSE ve R² gibi hata analizleri yapılmıştır. Lineer tip regresyon modeli güneş ışınımı ve süresine bağlı olduğundan dolayı tahmin edebilmede bazen yetersiz kalabilmektedir. Bundan dolayı multi tip regresyonda bağıl nem, sıcaklık, toprak sıcaklığı ve bulutluluk gibi parametrelerin eklenmesi tahmin edebilme kabiliyeti analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarında geliştirilen modellerde günlük ışınım tahmininde kübik tip modellerin lineer ve kareli tip modellerine göre daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Aylık ortalama günlük güneş ışınımı tahmininde ise geliştirilen Multi-2 tip modelin en iyi performansı gösterdiği bulunmuştur.

Abstract:
Before installing solar energy systems, the meteorological data of the area should be examined and solar potential should be considered at least for one year. Measurements are continuously recorded at meteorological stations. However, these measurements have difficulties in achieving cost-effective solar radiation measurement devices, qualification elements and uniform data collection. Due to technical failures, calibrations and other problems, it is impossible to collect data continuously and precisely. Because of this and other reasons, solar radiation prediction models for zones should be developed.
In this study, daily and monthly average solar radiation models were developed using the data obtained from the Meteorology Department. Linear and multi-regression analyses have been used to improve these models. After these analyses Liner, Square, Cubic, Multi-1 and Multi-2 type models have been created. Daily and monthly average daily solar radiation forecasting models for Adana, Antakya, Antalya, Burdur, Elbistan, Isparta, Iskenderun, Karaman, Konya, Mersin, Nigde, Tarsus and Urgup have been gained to the literature. In order to see the predictive performance of these models, the evaluated results were compared with each other and with the results in the literature. In order to make this comparison, error analysis such as MBE, MBE%, RMSE, MAE, MAPE%, RSE and R² have been performed. The linear type regression model can sometimes be inadequate because of its dependence on only solar radiation and its duration. Therefore, the ability to estimate the addition of parameters such as relative humidity, temperature, soil temperature and cloudiness in a multi-type regression have been analysed. It has been observed that the models developed from the analysis results proved in many analyses that the cubic type models are better than the linear and quadratic type models in estimating the daily global radiation. In the estimation of the monthly mean solar radiation, the developed Multi-2 type model has been showed the best performance.