Şebekeye bağlı fotovoltaik güneş enerji santralinin benzetimi ve makine öğrenme algoritmaları ile enerji üretim tahmini

Bu tez çalışmasında, İzmir Kemalpaşa ilçesinde kurulu olan şebekeye bağlı bir fotovoltaik (PV) güneş enerji santralinin (SPP) elektrik enerjisi gerçek üretim değerlerinin simülasyon ortamında elde edilen verilerle karşılaştırılması ve bu karşılaştırma doğrultusunda sistemin verimliliğini artırma yöntemlerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Avrupa Komisyonu tarafından geliştirilen PV Coğrafi Bilgi Sistemi (PVGIS) yazılımı ile elde edilen güneş ışınım verileri kullanılarak mevcut sistemin "solarVis" simülasyon yazılımında modellenmesi gerçekleştirilmiştir. Sonrasında elde edilen simülasyon çıktıları ile gerçek üretim verileri karşılaştırılarak sistemin üretim tutarlılığı analiz edilmiştir. Ayrıca, PV sistem verimliliğini etkileyen; panel eğim açısı, yön, hücre gölgelenmesi ve tozlanma gibi çeşitli parametreler değerlendirilerek bu parametrelerin sistem üzerinde nasıl bir etki yarattığı belirlenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında, mevcut sistemin üretim verileri ve meteorolojik veriler kullanılarak K-En Yakın Komşu, Doğrusal Regresyon, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, Topluluk Yöntemleri ve Gaussian Süreçleri makine öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Bu algoritmalar yardımıyla ileriye dönük üretim tahminleri gerçekleştirilmiş ve algoritmaların tahmin doğrulukları analiz edilerek en uygun yöntem belirlenmiştir. Bu kapsamda yapılan bu çalışma, hem PVSPP'lerin fiziksel verimliliğini artırmak hem de üretim tahminlemesinde yeni yöntemlerin uygulanabilirliğini göstermek açısından önemli katkılar sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: yenilenebilir enerji, enerji, güneş enerji santrali, fotovoltaik güneş enerji santralleri, makine öğrenmesi