Uydu ve meteoroloji verilerinden makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Adana Bölgesi için güneş enerjisi potansiyelinin tahmini
Forecasting the solar energy potential for the Adana Region using machine learning methods from satellite and meteorology data
Yazar: METİN ERSİN
Danışman: DOÇ. DR. BEKİR YİĞİT YILDIZ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Meteoroloji = Meteorology
Dizin: Güneş enerjisi = Solar energy

Özet:
Nüfus artışı, hızla gelişen sanayileşme, teknolojinin gelişmesi, insanların ihtiyaçlarının artması gibi birçok sebepten dolayı dünyada büyük miktarda enerji ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu ihtiyacın ya geleneksel yöntemler olan fosil yakıtlara bağlı santrallerden ya da yeni nesil enerji kaynakları olan güneş enerjisi, rüzgâr enerjisi gibi temiz enerji olarak adlandıran kaynaklardan sağlanması zaruri hale gelmiştir.
Bu çalışmada Adana meteoroloji istasyonunu temel alarak çevresini kapsayan bir alanda yer yüzeyine gelen güneş enerjisi miktarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda bu geniş bölgeyi en hızlı ve maliyetsiz olarak incelemek amacı ile uzaktan algılama verileri ve yöntemleri kullanılmıştır. NOAA-AVHRR uydu verileri NASA'nın resmi sitesi üzerinden temin edilip kalibrasyon ve coğrafik konumlandırma işlemleri yapılıp yüzey sıcaklığı değerleri hesaplanmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarında çalıştırılmak üzere 8 farklı veri seti hazırlanmıştır. Bu veri setleri makine öğrenmesi algoritmaları ile çalıştırılmış ve WEKA yazılımı kullanılarak algoritmaların hangi veri setleri ile uygun sonuçlar verdiği araştırılmıştır.
Bu sonuçlar incelendiğinde lineer regresyon algoritmasının %79,9'luk, çok katmanlı algılayıcı algoritmasının %88,4'lük, destek vektör regresyon algoritmasının %89,2'lik başarım oranlarına sahip olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Due to many reasons such as population growth, rapidly developing industrialization, development of technology, and increase in people's needs, the world's need for large amounts of energy has emerged. It has become necessary to meet this need either from power plants based on fossil fuels, which are traditional methods, or from sources called clean energy, such as solar energy, wind energy, which is a new generation energy source.
In this study, it is aimed to calculate the amount of solar energy, based on Adana meteorology station, in the area covering the self region in order to overcome this energy deficit. For this purpose, remote sensing data and machine learning algorithms have been used in order to examine the solar radiation in this wide region in the fastest and most cost-effective way. NOAA-AVHRR satellite data was obtained from NASA' web site, calibration and geograpic processes were performed and land surface temperature values were calculated. 8 different data sets were prepared to be run in machine learning algorithms. These data sets were run with machine learning algorithms by using WEKA software, it was investigated with which data sets the algorithms gave appropriate results.
When these results are examined, it has been determined that the linear regression algorithm has 79.9%,  the multilayer perceptron algorithm has 88.4% and the support vector regression algorithm has 89.2% success rates.