Akıllı Şebekelerde Güneş Enerjisi Üretiminin Zamana Bağlı Olasılıksal Tahmini
Akıllı Şebekelerde Güneş Enerjisi Üretiminin Zamana Bağlı Olasılıksal Tahmini
Yazar: Demirtaş, Mehmet; Akkoyun, Nuran; Akkoyun, Emrah; Çetinbaş, İpek
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 7 No. 2, 2019
Anahtar kelimeler: Mathematical Sciences ; Matematik ; Engineering ; Mühendislik ; Akıllı Şebeke,Güneş Enerjisi,Enerji Üretimi Tahmini,Makine Öğrenmesi

Dünyada hızlı nüfus artışı ve fosil yakıtkaynakları rezervlerinin azalışı ile birlikte özellikle güneş enerjisi olmaküzere yenilenebilir enerji kaynaklarına olan talep her geçen gün artmaktadır.Artan enerji ihtiyacını yenilenebilir enerji kaynakları ile akıllı bir yapıformunda karşılayabilmek için akıllı şebekeler geliştirilmiştir. Akıllışebekelerin temel amaçlarından biri, enerji üretim sürecine yenilenebilirenerji kaynaklarının dâhil edilmesi ve kullanımının arttırılmasıdır. Ancak,mevcut elektrik şebekesi sistemlerine kesintili enerji üretimi yapan ve kontroledilemeyen yenilenebilir enerji kaynaklarının dâhil edilmesi beraberindeçeşitli zorlukları da getirmektedir. Değişken elektrik enerjisi talebinin hangiyenilenebilir kaynak tarafından ne zaman karşılanacağının belirlenmesi içinenerji üretiminin önceden tahmin edilmesi bu zorlukların en önemlilerindendir.Bu sebeple bu çalışmada, atmosferik ölçümleri kullanarak santrale özgü ve saatbazlı enerji üretimini tahmin eden bir model geliştirilmiştir. Bu model makineöğrenmesi yaklaşımları ile oluşturulmuş ve enerji üretimi tahmini yapılmıştır.Çoklu doğrusal regresyon, Powell optimizasyonu ve Markov Chain Monte Carlosimülasyonlarına dayanan olasılıklı programlama gibi çeşitli yöntemlerkullanılmış ve tahmin yetenekleri birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Enerjiüretimi analitik yaklaşımla %80 doğrulukla tahmin edilirken, olasılıksalyaklaşımla saat bazlı %95 güven aralığında üst ve alt limitini belirtecekşekilde başarılı tahmin edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar makineöğrenmesi ile atmosferik veriler kullanılarak değişken enerji üretimininönceden tahmin edilebileceğini göstermiştir. Ayrıca tahmin algoritmalarının,yenilenebilir enerji sistemlerinin mevcut şebekeye entegrasyonunu kolaylaştıracağıve akıllı şebekeyi daha yaygın hale getireceği değerlendirilmektedir.

Dünyada hızlı nüfus artışı ve fosil yakıtkaynakları rezervlerinin azalışı ile birlikte özellikle güneş enerjisi olmaküzere yenilenebilir enerji kaynaklarına olan talep her geçen gün artmaktadır.Artan enerji ihtiyacını yenilenebilir enerji kaynakları ile akıllı bir yapıformunda karşılayabilmek için akıllı şebekeler geliştirilmiştir. Akıllışebekelerin temel amaçlarından biri, enerji üretim sürecine yenilenebilirenerji kaynaklarının dâhil edilmesi ve kullanımının arttırılmasıdır. Ancak,mevcut elektrik şebekesi sistemlerine kesintili enerji üretimi yapan ve kontroledilemeyen yenilenebilir enerji kaynaklarının dâhil edilmesi beraberindeçeşitli zorlukları da getirmektedir. Değişken elektrik enerjisi talebinin hangiyenilenebilir kaynak tarafından ne zaman karşılanacağının belirlenmesi içinenerji üretiminin önceden tahmin edilmesi bu zorlukların en önemlilerindendir.Bu sebeple bu çalışmada, atmosferik ölçümleri kullanarak santrale özgü ve saatbazlı enerji üretimini tahmin eden bir model geliştirilmiştir. Bu model makineöğrenmesi yaklaşımları ile oluşturulmuş ve enerji üretimi tahmini yapılmıştır.Çoklu doğrusal regresyon, Powell optimizasyonu ve Markov Chain Monte Carlosimülasyonlarına dayanan olasılıklı programlama gibi çeşitli yöntemlerkullanılmış ve tahmin yetenekleri birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Enerjiüretimi analitik yaklaşımla %80 doğrulukla tahmin edilirken, olasılıksalyaklaşımla saat bazlı %95 güven aralığında üst ve alt limitini belirtecekşekilde başarılı tahmin edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar makineöğrenmesi ile atmosferik veriler kullanılarak değişken enerji üretimininönceden tahmin edilebileceğini göstermiştir. Ayrıca tahmin algoritmalarının,yenilenebilir enerji sistemlerinin mevcut şebekeye entegrasyonunu kolaylaştıracağıve akıllı şebekeyi daha yaygın hale getireceği değerlendirilmektedir.