Güneş enerjisi ile ilgili meteorolojik verilerin tahmini için yöntem geliştirilmesi
The measurment and the improving method for predicton of solar meteorological data
Yazar: HİBETULLAH KILIÇ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BİLAL GÜMÜŞ ; YRD. DOÇ. DR. MUSA YILMAZ
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada Güneydoğu Anadolu Bölgesindeki  5 il için MGM (Meteoroloji Genel Müdürlüğü)'den alınan belirli verilerle (Gaziantep, Şanlıurfa, Diyarbakır, Batman ve Mardin için sırasıyla 12, 12,10, 8 ve 4 yıllık güneş ışınım ve güneşlenme süresi veriler) istatistiksel tahmin yöntemleri geliştirilmeye çalışılmıştır. Tahmin yöntemi olarak finans, bankacılık ve bazı mühendislik alanlarında kullanılan Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama(ÜAHO) ve Gaussian Dağılım (GD) ile birlikte kullanılmıştır. Bu yöntemler ilk defa güneş parametrelerinin tahmininde bu çalışmada kullanılmıştır. 
Beş ile ait verilerden, her il için Global Güneş Işınımı (GGI) ve Güneşlenme Süresi (GS)  olmak üzere iki yıllık bir test sınıfı ve geri kalan yıllar için ise GGI ve GS için tahmin sınıfı verisi oluşturulmuştur.  Birinci tahmin yöntemi olarak ÜAHO yöntemi kullanılmış iki yıllık test sınıfı verileri bu yönteme uygulanmış ve tahmin sınıfı yıl verileri elde edilmiştir. İkinci yöntem olarak ÜAHO-GD yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemde test sınıfı yıl verileri kullanılarak her il için iki yıllık Caurana yaklaşımı ile Gaussian Dağılım (GD) fonksiyonun parametreleri hesaplanmıştır. Hesaplanan fonksiyonun parametrelerine ÜAHO uygulanarak ilerleyen yılların Gaussian Dağılım (GD) fonksiyonun parametreleri tahmin edilmiştir. Tahmin edilen GD fonksiyonun parametreleri kullanılarak ilerleyen her yıl için GD fonksiyonu oluşturulmuştur. Hem ÜAHO hem de ÜAHO-GD yönteminde Gaziantep, Şanlıurfa, Diyarbakır, Batman illeri için uzun dönem tahminler yapılırken, Mardin ili için kısa dönem tahmini yapılmıştır. 
ÜAHO ve ÜAHO-GD yöntemlerinin tahmindeki başarı oranları ise belirleme katsayı (R2) ve Ortalama Mutlak Yüzdelik Hata (OMYH) istatistiksel araçlar ile yapılmıştır. Her iki yöntem için belirleme katsayısı (R2) 1'e yakın hesaplanmıştır. R2 değerinin 1'e yakın olması hesaplanan tahmin verilerinin ölçülen verilere çok yakın olduğunu göstermektedir. Ayrıca Her iki yöntemi için hesaplanan OMYH değeri tahmin doğruluk oranını gösteren 0-10 (kWh/m2) değer aralığında olduğu için mükemmel tahmin sınıfında kabul edilmektedir.

Abstract:
The aim of this thesis is try to improve statistical methods for prediction of five cites in southeastern region of Turkey which are Gaziantep with 12 years data, Şanlıurfa with 12 years data, Diyarbakır with 10 years data, Batman with 8 years and Mardin with 4 year data that are  provided by Meteorological service of Turkey state. The methods exponentially weighted moving average (EWMA) and exponentially weighted moving average based Gaussian distribution (EWMA-GD) are used in literature of financial, engineering application. However the combination of EWMA and GD are novel method and used first time in literature. 
The data belong to five cities are divided into classes which are test class data consist of two years data and prediction class data to prediction for global solar radiation (GSR) and sunshine duration(SD). Exponentially weighted moving average (EWMA) is employed for prediction of GSR and SD as first method. This method is used test class years data to predict next years' for each five cities. The second method is called exponentially weighted moving average based Gaussian distribution (EWMA-GD). In EWMA-GD method test class years' data are used to construct Gaussian distribution and then calculate its parameters by using Caurane approaches. EWMA method is applied to the compute parameters of Gaussian distribution (GD) function to predict next years' Guassian distribution (GD) function parameters to construct GD function for predicted years. Both method EWMA and EWMA-GD are used long-term prediction for Gaziantep, Şanlıurfa, Diyarbakır, Batman cities and short-term prediction for Mardin city. 
The method EWMA and EWMA-GD are test by statistical tools which are determination coefficient R2 and mean absolute percentage error (MAPE). For both method EWMA and EWMA-GD R2 is computed close to 1 means prediction data are fitted by measurement data.  Furthermore MAPE is computed between 0-10(kWh/m2) that is indicate perfect accuracy in prediction.