Güneş enerjisi santrallerinde yapay zeka destekli enerji üretim tahmini yöntemlerinin geliştirilmesi

Yenilenebilir enerji kaynakları, küresel enerji talebinin karşılanmasında giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Güneş enerjisi, en çok ve temiz yenilenebilir enerji kaynaklarından biridir. Türkiye, güneş enerjisi potansiyeli açısından oldukça zengin bir ülkedir. Bu nedenle, Türkiye'de güneş enerjisi santrallerinin kurulumu ve kullanımı son yıllarda hızla artmaktadır. Bu tez çalışmasında, Bursa Teknik Üniversitesi Mimar Sinan Kampüsü'nde şebeke bağlantılı lisanssız bir fotovoltaik güneş enerjisi santralinin fizibilitesinin araştırılması ve enerji tahmini için akıllı yöntemlerin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Tasarım yapılırken, kampüsün güneşlenme süresi, sistemin büyüklüğü ve sistemin maliyeti gibi faktörler dikkate alınmıştır. Enerji üretiminin tahmini için dört farklı model uygulanmıştır: Rastgele Orman (Random Forest- RF), Uzun Kısa Süreli Bellek Ağı (Long Short-Term Memory - LSTM), Doğrusal Regresyon (Linear Regression) ve Karar Ağacı (Decision Tree - DT). Bu modeller, güneş ışınımı, sıcaklık, nem ve tarihsel üretim verileri gibi parametreler kullanılarak eğitilmiştir. Modellerin performansları; Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) ve Determinasyon Katsayısı (R²) gibi benchmark metrikleriyle değerlendirilmiştir. Ayrıca çalışmada, Türkiye'deki enerji projelerinin gerçekleştirilmesinde izlenmesi gereken yasal prosedürler ve mevzuat adımları detaylı olarak ele alınmıştır. Bu bölümün amacı, enerji yatırımlarının yalnızca teknik ve ekonomik boyutlarını değil, aynı zamanda hukuki çerçevesini de ortaya koyarak Türkiye'de enerji projelerinin nasıl bir süreç içerisinde yürütüldüğüne dair bütüncül bir bakış sunmaktır. Lisanssız üretimden başvuru süreçlerine, kurum izinlerinden proje onaylarına kadar olan adımlar açıklanarak, bu tür projelerin uygulanabilirliği ve sürdürülebilirliği hakkında karar vericilere ve yatırımcılara yol gösterici bilgi sağlanması hedeflenmiştir. Sonuçlar, LSTM ve RF modellerinin yüksek doğruluk ve düşük hata oranlarıyla öne çıktığını göstermiştir. Özellikle LSTM modeli, zaman serisi verilerindeki karmaşık ilişkileri daha başarılı şekilde modelleyerek enerji tahmininde en yüksek performansı sergilemiştir. Bu çalışmayla, kampüs ölçeğinde uygulanabilir bir fotovoltaik sistemin hem ekonomik fizibilitesi hem de üretim tahmini başarıyla sunulmuştur. Türkiye'deki enerji projelerinin teknik, ekonomik ve yasal yönleri bir arada değerlendirilerek, yenilenebilir enerji planlamalarında kapsamlı bir yaklaşım sunulmuştur.