Amasya Üniversitesi güneş enerji santrali üretim verilerinin meteorolojik verilere bağlı olarak yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Son yıllarda, enerjiye olan talep gün geçtikçe artarken öte yandan da fosil yakıtların giderek azalması ve çevre kirliliğine olan duyarlılığın başlamasıyla, yenilenebilir enerji kaynaklarına olan gereksinim her geçen gün artmaktadır. Özellikle güneş enerjisi kullanımı son zamanlarda hızlı bir ivme göstermiştir. Bu çalışmada genel olarak güneş enerjisi incelenmiş olup, uygulamada ise güneş enerji santrali üretim verilerinin meteorolojik verilere bağlı olarak yapay zekâ yöntemlerinden çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA) ve uyarlamalı bulanık yapay sinir ağı çıkarım sistemi (ANFIS) yardımıyla tahmini yapılmıştır. ÇKYSA metodu kullanılarak yapılan tahminde en iyi sonucun Levenberg-Marquardt (trainlm) algoritmasıyla elde edildiği belirlenmiştir. ANFIS metodu kullanılarak yapılan tahminde ise en başarılı sonucun melez algoritma ve gbellmf üyelik fonksiyon tipi ile girdi değerleri için 4-4-4 üyelik fonksiyonun birlikte kullanıldığı modelin ürettiği belirlenmiştir. Oluşturulan ÇKYSA ve ANFIS modelleriyle yapılan tahmin değerlerinin ölçülen değerler ile makul düzeyde yakınsadığı saçılma grafiklerinden görülmüştür. Test sonuçları sonrası yapılan regresyon eğrilerinde tahminlerin güvenilir ve isabetli olduğu anlaşılmıştır. Enerji sektörü konumunda bulunan santrallerin üretim verileri aynı yöntemlerle hesaplanabilir.