PV Güç Santrallerinden Elde Edilecek Enerjinin Makine Öğrenmesi Metotları Kullanılarak Tahmin Edilmesi

Authors : Sinan UĞUZ, Okan ORAL, Nuri ÇAĞLAYAN

Pages : 769-779

Doi:10.29137/umagd.514933

View : 15 | Download : 7

Publication Date : 2019-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Elektrik enerjisi ihtiyacının artması, ülkeleri güvenilir, ucuz ve temiz enerji teminine yöneltmiştir. Son zamanlarda, bu enerji kaynakları arasından fotovoltaik güç sistemlerine dayalı olanlar öne çıkmıştır. Güneş enerjisi potansiyelinin yüksek olduğu Türkiye’de devlet teşvikleriyle birlikte fotovoltaik güç santrallerine olan yatırımların sayısı artmaktadır. Fotovoltaik santrallerin kuruluş yeri seçimi için fizibilite çalışmalarının yapılması ve buna bağlı olarak sistemlerin tasarlanması, yapılacak yatırımların ekonomikliliğinin belirlenmesi açısından önemli bir konu olarak görülmektedir. Santral kurulmadan önce ışınım enerjisine göre elde edilebilecek elektrik enerjisinin hesaplanması için eşitlikler ve yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden biri de makine öğrenme modellerinin geliştirilmesi ve simülasyon sonuçlarının elde edilmesidir. Bu çalışmada; Türkiye’de 125 farklı bölge için kurulması planlanan PV santrallerinin üreteceği elektrik gücünün, makine öğrenmesi modelleri ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda PV sistemler için güneş ışınımı tahmin edilmesinde artificial neural networks insert ignore into journalissuearticles values(ANN);, multiple linear regression insert ignore into journalissuearticles values(MLR); ve k-nearest neighbors regression insert ignore into journalissuearticles values(KNNR); makine öğrenimi metodolojileri kullanılmıştır. Bu metodolojilerin performansını analiz etmek amacıyla bir dizi deneysel değerlendirmeler yapılmıştır. Değerlendirmeler için veri seti, Numpy, Pandas, Scipy gibi temel python kütüphanelerinin yanı sıra makine öğrenmesi uygulamaları için geliştirilmiş olan scikit-learn kütüphanesinde test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, girdi olarak kullanılmış yedi adet bağımsız değişkenin, makine öğrenimine dayalı tahmin algoritmalarının çalıştırılmasıyla PV tarafında üretilen elektrik gücünü tahmin edebildiğini göstermiştir.
Keywords : Yenilenebilir enerji, makine öğrenmesi, multiple lineae regression MLR, , k nearest neighbors regression KNNR,