Güneş enerji santrallerinde derin öğrenme ile aylık elektrik üretim tahmini

Türkiye'deki toplam kurulu güç 97.070 MW olup bunun %64'ü yenilenebilir enerji kaynaklarından sağlanmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının %7,2'sini güneş enerji santralleri oluşturmaktadır. Elektrik üretiminde fosil yakıt kullanımını azaltmak ve yenilenebilir enerji ile ülkemizde artan elektrik ihtiyacı karşılanmak istenmektedir. Bu kapsamda, güneş enerjisi santrallerine olan talep her geçen gün artmaktadır. Ancak yatırımcıları tedirgin eden önemli unsurlardan biri amortisman süresidir. Yapay zekâ ve derin öğrenme uygulamaları kullanılarak bu sürenin tahmin edilmesi üzerine bir çalışma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) yapay sinir ağları kullanılmıştır. Makine öğrenimi ile güneş enerjisi santralinin gelecek aylarda ne kadar elektrik enerjisi üretebileceği tahmin edilmiştir. Hesaplamada hava koşulları, güneş panelleri, inverterler (eviriciler), geçmiş yılların performans oranı gibi parametreler kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda %1 ile %17 arasında hata oranı ile karşılaşılmıştır. Bu oranın diğer yapay zekâ algoritma tahminlerine karşın çok daha başarılı olduğu görülmüştür.