Fotovoltaik sistemin çıkış gücünün uç öğrenme algoritması ile tahmini

Bu tez çalışmasında, farklı çalışma şartları altında bir PV panelin çıkış gücü uç öğrenme algoritması (UÖA) yardımı ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla, 180 W gücünde bir PV panel kurulmuş, bu panelin açık devre gerilimi, kısa devre akımı, panel sıcaklığı ve güneş ışınımı belirli aralıklarla ölçülerek kaydedilmiştir. Toplam 75 adet deneysel veri elde edilmiştir. Açık devre gerilimi ve kısa devre akımından panelin maksimum gücü hesaplanmıştır. UÖM kullanılarak oluşturulan PV panelin regresyon modeline giriş olarak panel sıcaklığı ve güneş ışınımı verilirken, regresyon modelinin çıkışı PV panelin maksimum gücü olarak alınmıştır. UÖA'nın bazı parametreleri (giriş nöron sayısı, aktivasyon fonksiyonu) deneme yanılma yöntemi ile en iyi sonucu verecek şekilde ayarlanmıştır. Oluşturulan veri kümesi eğitim ve test kümeleri olarak ayrılmıştır. Yöntemin başarımı 5-katlamalı çapraz doğrulama yöntemi ile incelenmiştir. Bu amaçla, veri kümesi 5 eşit parçaya bölünmüştür. Bu parçalardan biri test için ayrılıp geri kalan dördü ağın eğitimi için kullanılır ve bu işlem her defasında test kümesi değiştirilerek gerçekleştirilir. Toplamda 5 defa ağ farklı kümelerle eğitilip test edilmiş olur. Ağın test sonucunda, bütün test fonksiyonlarının performanslarının toplamının ortalaması alınır. UÖA algoritması MATLAB yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Ayrıca PV panelin çıkış gücünün tahmini için farklı regresyon modelleri de kullanılmış ve bu modellerden elde edilen sonuçlar UÖM'nin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen regresyon sonuçlarından, UÖM'nin PV panelin çıkış gücünü çok yüksek doğrulukta tahmin ettiği görülmüştür. Ayrıca UÖM'nin eğitim süresinin diğer regresyon modellerine göre daha kısa ve eğitim algoritmasının çok basit olması gibi üstünlükleri UÖM'yi PV panellerin çıkış gücünün tahmininde etkin bir araç olarak kullanılabileceğini göstermiştir.