Makine öğrenimi teknikleri ile güneş ışınımı ve güç kestirimi
Prediction of solar radiation and power using machine learning techniques
Yazar: CAN YUNUS ERÖZDEN
Danışman: PROF. DR. SELMA GÜRLER
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Enerji = Energy ; İstatistik = Statistics
Dizin: Enerji sistemleri = Energy systems

Özet:
Son yıllarda iklim değişikliği ve özellikle küresel ısınmanın etkileri görüldükçe, enerji tasarrufu ve yenilenebilir enerjinin önemi giderek artmıştır. Yenilenebilir enerji alanında başta güneş enerjisi ve rüzgar enerjisi olmak üzere jeotermal, biyokütle, dalga ve hidroelektrik enerji gibi pek çok enerji sistemi uygulaması mevcuttur. Yenilenebilir enerji sistemleri kurulmadan önce ekonomik ve çevresel sürdürülebilirliklerinin incelenmesi sistemlerden optimum verim elde etmek amacıyla önem taşımaktadır. Bu doğrultuda yenilenebilir enerji sistemlerinde güvenilirlik ve enerji tahmini çalışmaları sürdürülebilirlik bağlamında etkili çalışma alanları arasına girmektedir. Enerji sistemlerin geleceğe yönelik güvenilirlik ve enerji tahmininde makine öğrenimi metotları kullanılmaktadır. Yapılan çalışmada da kurulması planlanan bir güneş enerjisi sisteminin enerji tahmininde güneş ışınımı tahmini için Yapay Sinir Ağları, LightGBM (Hafif Gradyan Artırma Makineleri) ve LSTM (Uzun Kısa Zamanlı Bellek) gibi makine öğrenimi modelleri kullanılmıştır. Kullanılan makine öğrenimi modellerinin tahmin performansları çeşitli hata metrikleri ile karşılaştırılarak en başarılı sonuçları veren LightGBM modeli seçilmiştir. Seçilen modelin test verisi üzerinde Ortalama Mutlak Hata Yüzdesi (MAPE) değeri %21,29 olmuştur. Seçilen LightGBM modeli üzerinden yapılan güneş ışınımı tahminleri kullanılarak belirli parametrelerdeki bir güneş paneli sisteminin sonraki güne ait saatlik güç ve günlük enerji üretim kestirimi yapılmıştır.

Abstract:
In recent years, as the impacts of climate change and particularly global warming have become more evident, the significance of energy efficiency and renewable energy has grown substantially. In the field of renewable energy, there are numerous applications of energy systems, including solar energy and wind energy, as well as geothermal, biomass, wave, and hydropower energy. Examining the economic and environmental sustainability before the installation of renewable energy systems is crucial to achieve optimal efficiency from these systems. In this context, reliability and energy forecasting studies in renewable energy systems have emerged as effective areas of research within the context of sustainability. Machine learning methods are employed for reliable energy forecasting and assessment in energy systems. In the conducted study, various machine learning models such as Artificial Neural Networks, LightGBM (Light Gradient Boosting Machines), and LSTM (Long Short-Term Memory) have been employed for the energy prediction of a solar energy system planned to be installed. The machine learning models used were compared by evaluating their prediction performance using various error metrics, and the LightGBM model, which yielded the most successful results, was selected. The selected model achieved a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 21.29% on the test data. Using the predictions made with the chosen LightGBM model for solar irradiance, hourly power output and daily energy production estimates for a solar panel system under specific parameters were conducted for the following day.