JAYA algoritması kullanılarak güneş ısınımı ve fotovoltaik toplam güç enerjisinin tahmin için optimize edilmiş random forest modeli

Bu çalışma, Random Forest Algoritması ve JAYA metasezgisel optimizasyon algoritmasını birleştiren makine öğrenimi tabanlı bir çerçeve uygulayarak güneş enerjisi fotovoltaik veri kümelerini tahmin etmeye odaklanmaktadır. Yenilenebilir enerjinin artan önemi nedeniyle, üretilen güçleri en iyi sonuçlarla tahmin edebilecek etkili bir model çıkarmaya çalışacağız. Güneş ve fotovoltaik enerjinin doğru tahmini, sistem sahipleri ve enerji yöneticileri için planlama, verimlilik ve maliyet etkinliğini iyileştirmek açısından önemlidir. Verilerimizin makine öğrenimi ve analiz çalışmaları için hazır olduğundan emin olmak için bazı ön işleme adımları uygulayacağız. Ardından, Random Forest makine öğrenimi algoritmasını kullanarak tahmin modeli için önemli parametreleri belirleyeceğiz. Ardından, ulaşabileceğimiz en iyi çözümlere ulaşmak için JAYA metasezgisel algoritmasını kullanarak optimizasyon modeli için uygun parametreleri belirleme adımını tekrarlayacağız. Bu çalışma ayrıca, bu sürecin kalite oranı için ölçüt olarak R2, MSE ve MAE gibi belirli değerlendirme metriklerini alarak daha az hata içeren tahminlerin pratik etkisini vurgulamaktadır. Modeli iyileştirmeye çalışırken, bu metrikler bize modelimizin ne kadar iyi çalıştığına dair bir gösterge sunmaktadır.