Güneş enerjisi çıkışını tahmin etmek için makine öğrenimi teknikleri

Güneş enerjisi santrallerinin güvenilir ve verimli bir şekilde çalışması için, doğru güneş enerjisi tahmini gereklidir. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) sinir ağlarını ve Nadam iyileştiriciyi kullanan bu tez, güneş enerjisi çıkışı hakkında uzun vadeli tahminler yapmak için yeni bir yöntem önermektedir. Amaç, düzensiz güneş ışınlarının neden olduğu zorluklara rağmen, sistemin tasarımı ve işleyişi için doğru tahminler vermektir. Araştırmanın ilk adımı, birçok LSTM modelinden elde edilen sonuçları, bir dizi farklı teknik kullanarak ARIMA ve SARIMA gibi daha geleneksel zaman serisi modellerinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırmak ve karşılaştırmaktır. Geleneksel yaklaşımlarla karşılaştırıldığında, Nadam optimize edici kullanılarak önerilen LSTM modeli daha güvenilir tahminler üretir. Ek olarak, sistemin hassasiyetini ve güvenilirliğini artırmak için iklimsel unsurların güneş enerjisi tahmini üzerindeki etkisi incelenir. Önerilen yöntemle birkaç önemli ilerleme kaydedilmiştir. İlk adım olarak, SPV çıkış gücünün çeşitli iklimsel faktörlere duyarlılığını dikkate alarak SPV güç tahminine yeni bir bakış açısı sunar. İkincisi, tekniğin başarısını diğer popüler SPV güç tahmin stratejileriyle karşılaştırarak doğrular. Önerilen teknik yalnızca tahmin doğruluğunu iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda güneş ışınımı ve SPV modülü verimliliği gibi hafifletici faktörlerin tahminine de yardımcı olur. Makale ayrıca önerilen stratejinin, uygun eğitim verilerinin gerekliliği ve LSTM'nin unutma kapısının hafızasını kontrol etmenin zorluğu gibi uyarılarının altını çiziyor. Tahmin doğruluğunu daha da artırmak için, gelecekteki çalışmalar diğer sinir ağı topolojilerini incelemeyi ve daha fazla girdi parametresi eklemeyi içerebilir. Son olarak, bu tez, LSTM'yi Nadam optimizer ile birleştirerek uzun vadede güneş enerjisi tahmini için orijinal bir yöntemi açıklamaktadır. Sonuçlar, güneş enerjisi sistemlerinin tasarımı, işletimi ve optimizasyonu için çıkarımlara sahiptir ve güneş enerjisi tahmin algoritmalarının geliştirilmesine katkıda bulunur. Daha iyi sistem tasarımı, daha yüksek güvenilirlik ve daha ekonomik fizibilite, güneş enerjisi çıkışının kesin tahminleriyle mümkün kılınmıştır. Anahtar kelimeler: Güneş enerjisi tahmini, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Nadam optimize edici, Zaman serisi analizi, Meteorolojik parametreler.