Güneş ışınımı tahmini için görüntü işleme tabanlı yeni bir yaklaşım

Güneş kaynağının kesikli ve değişken yapısı, enerjinin verimli bir şekilde kullanımını oldukça zorlaştırmaktadır. Bu sıkıntıların üstesinden gelebilmek ve güneş enerjisinden etkin bir şekilde faydalanabilmek amacıyla güneş ışınımı tahmini gibi günümüze kadar farklı birçok yöntem kullanılmıştır. Bu çalışmada, gün içinde oluşan bulut hareketlerini takip ederek gelecekte gerçekleşecek bulut hareketlerini tahmin eden, ardından elde edilen bulut hareketi tahmini ve atmosfer dışı güneş ışınımı verilerin kullanılmasıyla güneş ışınımı tahmini gerçekleştiren derin öğrenme yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu kapsamda, Afyon Kocatepe Üniversitesi Güneş ve Rüzgâr Uygulama ve Araştırma Merkezine kurulan deney düzeneği aracılığıyla belirli aralıklarda toplanan gökyüzü görüntüleri ve ışınım verileri kullanılmıştır. Sıralı gökyüzü görüntülerinde bulut hareketleri Shi-Tomasi ve Lucas-Kanade yöntemleri kullanılarak takip edilmiştir. Görüntüler üzerinde bulut, gökyüzü, güneş tespitleri ise kırmızı/mavi oranı ve K-means kümeleme yönteminden oluşan hibrit bir tespit yaklaşımıyla gerçekleştirilmiştir. Son olarak, 5 dakikalık zaman ufku için 10 saniye çözünürlüklü güneş ışınımı tahminleri gerçekleştirilmiş ve yaklaşımın performansı test edilmiştir.