Monthly Electricity Generatıon Forecast in Solar Power Plants with LSTM

Authors : Ömer ÇETİN, Ali Hakan ISIK

Pages : 55-64

Doi:10.29130/dubited.1015251

View : 14 | Download : 7

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde elektrikli cihazların yoğun kullanımı ile elektriğe olan ihtiyaç artmıştır. Bu ihtiyacı karşılamak için genellikle fosil yakıtlar kullanılmaktadır. Ancak fosil yakıtların çevreye verdiği zararı göz önünde bulundurarak hükümetler yenilenebilir enerji kaynakları için çeşitli teşvikler yapmaktadır. Ülkelerin güneş enerjisi santrallerine yönelik teşvikleri oldukça fazladır. Son zamanlarda güneş enerjisi santrali kurmak isteyen birçok yatırımcı var. Ülkemizin güneşlenme süresi oldukça yüksektir. İklim koşullarının elektrik üretimi için verimli olması da birçok yatırımcıyı cezbetmektedir. Ancak bu santrallerin kurulumu oldukça maliyetlidir. Sürekli gelişen yapay zekâ teknolojisi ile bu maliyetlerin amortisman sürelerini tahmin etmek mümkün. Bu çalışmada, makine öğrenmesi algoritmaları ile gerçek güneş enerjisi santrali verileri kullanılarak gelecekte üretilecek enerji verileri tahmin edilmektedir. Veriler, Humartaş Enerji firmasına ait güneş enerjisi santrallerinden alınmıştır. Çalışmada yapay sinir ağlarından biri olan LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) yöntemi kullanılarak tahmin ve analizler yapılmıştır. Çalışmanın hata oranı %1 ile %15 arasındadır. Önümüzdeki aşamalarda rüzgâr, jeotermal, hidrolik enerji gibi diğer yenilenebilir enerji kaynakları ile de çalışmaların yapılması öngörülmektedir.
Keywords : LSTM, Yapay Zekâ, Güneş Enerji Santralleri, Enerji Tahmini