Güneş enerji santrali kısa dönem enerji üretim tahmini
Short-term energy production forecast for solar power plant
Yazar: MELİKE KOCA
Danışman: DOÇ. DR. ÖKKEŞ FATİH KEÇECİOĞLU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYHUN YILDIZ
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Türkiye sahip olduğu fiziki özellikler nedeniyle oldukça yüksek bir güneş enerjisi potansiyeline sahiptir ve ülkedeki Güneş Enerjisi Santrali (GES) kurulu gücü her geçen gün artmaktadır. Fakat GES enerji üretimi değişken bir karaktere sahiptir ve üretilen değişken enerji elektrik şebekelerindeki arz-talep dengesini bozucu bir etki oluşturmaktadır. Bu konuda yapılan çalışmalar bozucu etkiyi yok etmek için GES üretim tahminlerinin gerekli olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada GES üretimlerinin gün öncesinden tahmini için makine öğrenmesi algoritmaları temelli modeller geliştirilmiştir. Model girdileri Sayısal Hava Tahminleri (SHT) ve uygulama yapılan santralden alınan geçmiş güç değerleridir. Çalışmada kullanılan SHT verileri Meteoroloji Genel Müdürlüğünden (MGM) alınmıştır. Geçmiş güç değerleri ise şebekeye bağlı, 1 MW kurulu gücünde ve Eskişehir ilinde tesis edilmiş bir GES'ten temin edilmiştir. Model girdi verileri ve dört farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılarak gün öncesi üretim tahminleri elde edilmiştir. Çalışmada kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları; Doğrusal Regresyon (DR), Regresyon Ağacı (RA), Destek Vektör Makinesi (DVM) ve Gauss Süreç Regresyonu (GSR)'dur.  Tahminlerin doğruluğu Kök Ortalama Kare Hata (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Determinasyon Katsayısı (R) performans değerlendirme kriterleri kullanılarak ölçülmüştür. Çalışma sonunda en iyi performans sergilediği tespit edilen GSR algoritması tahminleri için RMSE, MAE ve R değerleri sırasıyla 129.78 (kWh), 70.80 (kWh) ve 0.91 olarak hesaplanmıştır. 
 
Anahtar sözcükler: Yenilebilir Enerji Kaynakları, Güneş Enerjisi Santrali, Gün Öncesi Güç Tahmini, Makine Öğrenmesi

Abstract:
Turkey has a very high solar energy potential due to its physical characteristics, and the installed capacity of Solar Power Plants (SPP) is increasing by the day. However, the energy generated by SPP is variable, and variable energy disrupts the supply-demand balance in power grids. The studies on this subject show that SPP generation estimates are necessary to eliminate the disruptive effect. In this study, models based on machine learning algorithms were developed for the day-ahead prediction of SPP generation. The model inputs were Numerical Weather Forecasts (NWP) and historical power values taken from the investigated power plant. NWP data used in the study were obtained from the General Directorate of Meteorology (GDM). The historical power values were obtained from a grid tied SPP that located in Eskisehir with 1 MW installed power capacity. The model input data and four different machine learning algorithms were utilized to obtain day-ahead generation forecasts. The machine learning algorithms used in the study were Linear Regression (DR), Regression Tree (RA), Support Vector Machine (DVM) and Gaussian Process Regression (GSR). The accuracy of the forecasts was measured using Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Determination Coefficient (R) performance evaluation criteria. At the end of the study, RMSE, MAE and R values were calculated as 129.78 (kWh), 70.80 (kWh) and 0.91, respectively, for the GSR algorithm which was found to have the best performance.
	
Key words: Renewable Energy Sources, Solar Power Plant, Day-Ahead Power Forecast, Machine Learning