Derin öğrenme ile güneş enerji santrallerinde üretim tahmini

Her geçen gün artan endüstriyel faaliyetler, sürekli artan nüfus ve teknolojik aletlerin kullanımının giderek yaygınlaşması ile enerji tüketiminde de sürekli olarak bir artış meydana gelmektedir. Hem fosil yakıtların tükenmek ile karşı karşıya oluşu hem de doğaya olumsuz etkilerinden dolayı yenilenebilir enerji kaynaklarına olan talep gün geçtikçe artmaktadır. Söz konusu bu artış ile elektrik enerjisinin üretimi ile tüketimi arasındaki dengenin sağlanmasına katkı sunmak amacı ile bu çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmada güneş enerji santrallerinin üretim tahminlerinde kullanılan dört popüler derin öğrenme modeli olan Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB), Çok Katmanlı Algılayıcılar (ÇKA), Tekrarlayan Sinir Ağları (TSA) ve Kapı Kontrollü Tekrarlayan Birimler (KKTB) yöntemleri incelenmiş ve elde edilen sonuçlar neticesinde TSA ve KKTB modellerinin diğerlerine göre daha yüksek tahmin başarısı sergilediği tespit edilmiştir.