Master'sOpen Access

550 kwp kurulu güce sahip güneş santralinin makine öğrenmesi ile kısa vadeli elektrik üretim tahmini

2023
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Ahmet Çifci

Abstract (TR)

Günümüzde güneş, rüzgâr gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı sürdürülebilirlik, doğa dostu ve tükenmeyen kaynaklarından oluştuğu için vazgeçilmez bir zorunluluk haline gelmiştir. Gelişen teknoloji ile birlikte verimleri her geçen gün artan yenilenebilir enerji yöntemleri son dönemlerde hızla yaygınlaşırken, bazı sorunları da beraberinde getirmiştir. Sadece üretilen enerji miktarının artması tek başına yeterli olmayıp, üretilen enerjinin verimli kullanılamaması bu sorunların en önemlilerindendir. Bu sebeple üretilen enerjinin takibi ve üretim miktarının tahmini daha da önem kazanmaya başlamıştır. Güneş enerji santrallerinde üretilecek enerji tahmini, enerjinin daha verimli ve etkin kullanılması için önemlidir. Üretilecek gücün tahmin edilmesi yatırımın doğruluğu, optimum üretim miktarının belirlenmesi, ihtiyaç duyulan güce erişilip erişilemeyeceği, sektörde yatırım yapan firmaların gelir hedeflerini planlaması ve enerjinin boşa harcanmaması için büyük bir öneme sahiptir. Türkiye'de elektrik üreten firmalar hem devlete sözleşme karşılığı ürettikleri enerjiyi sabit fiyattan satabilmekte hem de spot piyasada gün öncesi belirlenen fiyat üzerinden satış yapabilmektedir. Bu sebeple üretilen enerji miktarının kestirimi ticari açıdan da büyük önem taşımaktadır. Bu tezde, Denizli ilinde bulunan bir güneş enerjisi santralinin kısa vadede üreteceği enerji miktarı, makine öğrenmesine dayalı doğrusal regresyon, rastgele orman, k en yakın komşu, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları ile tahmin edilmiş ve gerçek üretim değerleri ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca çalışmada tahmin yöntemlerinin performansını ortaya çıkarmak için belirleme katsayısı, karekök ortalama hata ve ortalama mutlak yüzdelik hata algoritmaları kullanılmıştır. Tezde, tahmin için kullanılan güneş enerjisi santralinden elde edilen verilerle uygulanan makine öğrenmesi yöntemlerinin yüksek performans gösterdiği ve gerçek değerlere yakın tahminler yaptığı ortaya koyulmuştur. Ayrıca oluşturulan tahmin metotları kendi arasında da kıyaslanmıştır. Bu çalışma ile güneş santrallerinin üretileceği enerji miktarını yüksek doğrulukla tahmin etmenin mümkün olduğu gösterilmiştir.

Author

Dr. Alican Güzel

How to Cite

Alican Güzel (Yüksek Lisans Tezi). 550 kwp kurulu güce sahip güneş santralinin makine öğrenmesi ile kısa vadeli elektrik üretim tahmini, 2023, Burdur Mehmet Akif Ersoy University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Burdur Mehmet Akif Ersoy University