Akdeniz bölgesine ait meteorolojik veriler kullanılarak yapay sinir ağları yardımıyla güneş enerjisinin tahmini

Akdeniz Bölgesindeki seçilmiş 14 yerleşim yeri için yatay yüzeye gelen aylık ortalama toplam güneş ışınımını tahmin etmek için yapay sinir ağı (YSA) modeli kullanılmıştır. Geliştirilen YSA'nın mimari yapısı logaritmik sigmoid (logsig) transfer fonksiyon kullanan 12 nöronlu bir gizli katmandan ve lineer (purelin) transfer fonksiyonu kullanan bir çıktı katmandan oluşan ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağları (FFBPANN) modelidir. YSA modelinde Levenberg Marquand geri yayılım algoritması (trainlm) eğitim algoritması kullanılmıştır. Yedi meteorolojik (ortalama hava sıcaklığı, minimum toprak üstü sıcaklığı, 5cm'deki toprak altı sıcaklığı, bağıl nem, bulutluluk, hava basıncı, güneşlenme süresi) ve beş coğrafik (istasyon, ay, enlem, boylam, yükseklik) parametreyi temel alan 1993-2010 yılları arasındaki veriler Devlet Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden (DMGM) alınmıştır. Bu meteorolojik ve coğrafik değişkenler YSA modelinde çıktı parametresi olarak aylık ortalama güneş ışınımını tahmin etmek için girdi parametresi olarak kullanılmıştır. 14 istasyondan elde edilen bu veri setleri verilerin eğitimi ve test edilmesi için iki kısma ayrılmıştır. İstatistik yöntemler kullanılarak YSA modelinden elde edilen sonuçlar meteorolojik verilerle karşılaştırılmıştır. Korelasyon katsayısı (R2), Hata Kareleri Ortalamasının Karekökü (RMSE), Mutlak Hata Oranları Ortalaması (MAPE), Hata Kareleri Ortalaması (MSE), Ortalama Yüzde Hata Kareleri Kare Kökü (RMSPE), Ortalama Yüzde Hata Kareleri (MSPE), Mutlak Ortalama Bias Hata (MABE), Ortalama Hata Eğilimi (MBE), Ortalama Yüzde Hata (MPE), Willmott indeksi (WI) ve t-testi istatistiksel değerleri sırasıyla 0.940 (%), 1.562 (MJ/m2) , 0.079 (%), 2.441(MJ/m2), 0.110 (%), 0.012 (%),1.072 (MJ/m2), -0.417 (MJ/m2), -0.035%, 0.983(MJ/m2), ve 6.211(%) olarak bulunmuştur. Sonuçlar, toplam güneş ışınımının tahmin edilen ve ölçülen değerleri arasında oldukça uyumlu olduğunu göstermiştir. Geliştirilen YSA modelinin diğer yerleşim yerleri ve farklı durumlar için tahmin etmede kullanılabileceğini önermekteyiz.