Güneş enerji sistemlerinin performans tahmini için yapay sinir ağları ile modellenmesi ve verimliliğin incelenmesi

Fotovoltaik panel uygulamalarındaki en büyük problemlerden biri ilk kurulum aşamasında sahip oldukları yüksek maliyetlerdir. Fotovoltaik santraller ile ilgili projelendirme ve yatırımlar için enerji santralinin tesis edileceği bölgenin güneş enerjisi potansiyelinin önceden bilinmesi son derece önem arz etmektedir. Fotovoltaik panellerin ürettiği elektrik enerjisi miktarı, başta güneş ışınımı olmak üzere, hava sıcaklığı, nem oranı, rüzgâr hızı ve fotovoltaik panel sıcaklığına bağlıdır. Fotovoltaik uygulamalarına ilişkin projelendirme ve planlama çalışmalarında kullanılacak panellerin çıkış yüklerini önceden bilmek daha doğru bir maliyet yapılandırması sağlayacağından hatalı yatırımlar önlenmiş olacak ve ülke bütçesine katma değer sağlanacaktır. Bunun için panellerin işletileceği bölgeye ait standart olmayan test koşullarını içeren meteorolojik parametrelerin panel gücü üzerindeki etkilerinin önceden saptanması önem teşkil etmektedir. Bu tez çalışmasında çevresel faktörler açısından birbirinden farklı üç bölgede (Adıyaman-Malatya-Şanlıurfa) kurulan ölçüm istasyonları ile çevresel faktörler (güneş ışınımı, sıcaklık, rüzgâr, nem, PV panel sıcaklığı) ve fotovoltaik panellerden elde edilen güç değerleri 1 yıl süre ile ölçülerek kaydedilmiştir. Oluşturulan büyük veri seti üzerinde Yapay Sinir Ağları (YSA) algoritmaları kullanılarak üretilecek güç tahmini için modelleme yapılmıştır. Eğitilen YSA modellerinde %99.93 oranında doğruluk ile tahmin gerçekleştirilmiştir. Meteoroloji Genel Müdürlüğü verileri referans alınarak Adıyaman ili verileri eğitim için kullanılarak YSA modelleri eğitilmiş ve Malatya ile Şanlıurfa verileri test verileri olarak kullanılarak yüksek oranda doğrulukla tahminleme gerçekleştirilmiştir. Eğitilen YSA algoritmaları modelinde, Adıyaman Meteoroloji Müdürlüğü verileri kullanılarak yüksek oranda doğruluk ile güç tahmini gerçekleştirilmiştir. Eğitilen YSA modeli ile Destek Vektör Regresyon modeli sonuçları ile karşılaştırma yapılmış ve YSA ile daha yüksek doğruluk ile tahmin gerçekleştiği görülmüştür. Ayrıca meteorolojik verilerin her birinin etkisi ile veri toplama sıklığının YSA sonuçları üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışma sonucunda eğitilen yapay sinir ağları modelleri ile dünyanın herhangi bir yerindeki farklı bölgelere ait sıcaklık, nem, rüzgâr, güneş ışınımı gibi meteorolojik parametreleri kullanılarak tesis edilmek istenen fotovoltaik enerji sistemleri için güç tahmini yüksek oranda bir doğrulukla tahmin edilebilecektir. ANAHTAR KELİMELER: Çevresel faktörler, fotovoltaik, verim, yenilenebilir enerji, Yapay Sinir Ağları