Enhancing maximum power point tracking through ensemble learning techniques

Maksimum Güç Noktası Takibi (MPPT), fotovoltaik (PV) güneş enerjisi sistemlerinde mevcut gücün çıkarılmasını optimize etmek için önemli bir yöntemdir. Bu teknik, enerji dönüşüm verimliliğini artırır ve yenilenebilir enerji kaynaklarının etkinliğini artırmaya yönelik devam eden çabalarla uyumludur. Bu tez, özellikle güneş enerjisi üretimi ve güneş radyasyonu tahminine odaklanarak, güneş enerjisi olgusunun tahmine dayalı modellemesine ilişkin sistematik bir araştırma sunmaktadır. Doğrusal Regresyon (LR), Destek Vektör Regresyonu (SVR) ve XGBoost Regressor'un yanı sıra Topluluk Öğrenme (EL) yaklaşımı da dahil olmak üzere çeşitli bireysel makine öğrenimi modellerinin kapsamlı değerlendirmesi yoluyla çalışma, güneş enerjisi modellemenin karmaşıklıklarını ve nüanslarını aydınlatıyor. enerji sistemleri. Analiz iki farklı veri seti üzerinde gerçekleştirildi: Güneş Enerjisi Üretimi ve Güneş Radyasyonu Tahmini. Bireysel modeller, çeşitli istatistiksel ölçümler kullanılarak titizlikle değerlendirildi ve değişen derecelerde doğruluk, uyum ve performans ortaya çıkarıldı. Dikkate değer bir keşif, her iki veri kümesinde bireysel modellerden sürekli olarak daha iyi performans gösteren Bagging Regressor gibi teknikleri kullanan Topluluk Öğrenme modelinin etkinliğiydi. EL yaklaşımı, birden fazla temel modelin tahminlerini ustaca bir araya getirerek, hem güneş enerjisi üretimi hem de güneş radyasyonundaki varyansın etkileyici bir oranını açıklayarak üstün tahmin doğruluğu elde etti. Bu araştırmanın bulguları, güneş enerjisi modellemesinin anlaşılmasına önemli ölçüde katkıda bulunarak, topluluk öğreniminin tahmin doğruluğunu artırmak için güçlü ve çok yönlü bir araç olduğunu onaylıyor. Üstelik karşılaştırmalı analiz, farklı modelleme teknikleri arasındaki dengelere ışık tutarak yenilenebilir enerji sektöründe gelecekteki araştırmalar ve pratik uygulamalar için rehberlik sunuyor. Bu tez, yalnızca güneş enerjisi tahmini alanında yeni bir ölçüt belirlemekle kalmıyor, aynı zamanda sürdürülebilir enerji yönetimi ve iklim yönetiminin daha geniş zorunluluklarıyla da uyum sağlıyor.