Güneş enerji santrali üretim değerlerinin bulanık mantık yöntemi kullanılarak analiz edilmesi
Analysis of solar power plant generation values using fuzzy logic method
Yazar: CANSU ÇEKMEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN ÖZKAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SACİD ENDİZ
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde, küresel nüfus artışı, enerji talebinde sürekli bir artışa neden olmaktadır. Bu durum, enerji kaynaklarına yönelik talebin ve bu kaynakların kullanımının artmasıyla sonuçlanmaktadır. Enerji talebinin artması, insanları daha etkin ve verimli enerji çözümleri aramaya yönlendirmektedir. Bununla birlikte, enerji kaynaklarının bulunması ve kullanımıyla ilgili yaşanan çeşitli zorluklar, araştırmacıları ve endüstri uzmanlarını daha sürdürülebilir ve temiz enerji kaynaklarına yönlendirmektedir. Bu bağlamda, yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelik araştırma ve geliştirme çalışmaları, akademik dünyada ve endüstride büyük önem taşımaktadır.
Bu tez çalışmasında K-kat çaprazlama yöntemi ve MATLAB programı kullanılarak analiz yapılmıştır. MATLAB'daki bulanık mantık uygulamalarından biri olan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) yöntemi kullanılarak güneş enerji santrali üretim değerlerinin tahmini gerçekleştirilmiştir. ANFIS yöntemi ve K-kat çaprazlama yöntemi kullanılarak elde edilen tahminlerin doğruluğu incelenmiştir. ANFIS uygulamasında kümelerin azaltılması veya arttırılması durumunda tahminsel sonuçların nasıl değiştiği analiz edilmiş ve en doğru sonuca ulaşmak için en uygun kümelerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu çalışma, güneş enerji santrali üretim değerlerini etkileyen faktörlerin sayısal durumuna göre tahmin değerlerinin belirlenmesine katkı sağlamıştır.
Sonuç olarak, K-kat çaprazlama yöntemine göre ANFIS uygulamasında oluşturulan kümelerin artmasıyla güneş enerji santrali üretim değerlerinin gerçeğe olan uzaklığının arttığı gözlemlenmiştir. Tahminlerin doğruluğunu değerlendirmek için gerçek verilerle karşılaştırılmış ve elde edilen tahmin verileri ile gerçek veriler arasındaki ortalama mutlak yüzde hatası (%MAPE) belirlenmiştir. ANFIS uygulaması üzerinden yapılan bu tahminler, yenilenebilir enerji kaynaklarından faydalanan bireylerin üretim için tahmini bir çerçeve oluşturarak, üretim miktarını öngörebilecekleri bir noktaya gelmesini sağlamıştır.

Abstract:
Today, global population growth leads to a continuous increase in energy demand. This results in increased demand for and utilization of energy resources. Increasing energy demand drives people to search for more effective and efficient energy solutions. However, various challenges related to the availability and utilization of energy resources are driving researchers and industry experts towards more sustainable and clean energy sources. In this context, research and development on renewable energy sources is of great importance in academia and industry.
In this thesis, the analysis was carried out using the K-fold crossover method and MATLAB program. The ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) method, which is one of the fuzzy logic applications in MATLAB, was used to estimate the solar power plant production values. The accuracy of the forecasts obtained by using ANFIS method and K-fold crossover method is analyzed. In the ANFIS application, it is analyzed how the predictive results change when the clusters are reduced or increased and it is aimed to determine the optimal clusters to reach the most accurate result. This study contributed to the determination of forecast values according to the numerical status of the factors affecting solar power plant production values.
As a result, it was observed that the distance of the solar power plant production values from reality increased with the increase in the clusters formed in the ANFIS application according to the K-fold crossover method. In order to evaluate the accuracy of the predictions, they were compared with the actual data and the mean absolute percentage error (%MAPE) between the predicted data and the actual data was determined. These forecasts made through the ANFIS application have enabled individuals utilizing renewable energy resources to reach a point where they can predict the amount of production by creating a predictive framework for production.