Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Modeli ve Kültürel Algoritma Modeli Kullanılarak Geliştirilen Melez Yöntem ile Kısa Vadeli Fotovoltaik Enerji Santrali Çıkış Gücü Tahmini

Authors : Kübra TÜMAY ATEŞ

Pages : 342-354

Doi:10.47495/okufbed.1028813

View : 15 | Download : 14

Publication Date : 2022-03-08

Article Type : Research Paper

Abstract :Güneş enerjisinden elde edilen sürdürülebilir enerji, konut, ticari ve endüstriyel uygulamalarda enerji talebini karşılamada önemli kaynaklardan biri haline gelmiştir. Ancak güneşten elektrik enerjisi üretimindeki temel zorluk, fotovoltaik enerji santrallerinde hava koşullarından kaynaklanan güçteki anlık değişimlerdir. Büyük ölçekli güneş FV enerji santralleri için, güç dengesizlikleri elektriksel olarak sistem verimliliği ve kararlılığını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu nedenle, FV enerji santrallerinin çıkış gücünün kısa vadede doğru tahmin edilmesi, elektrik şebekesi üretim, dağıtım ve depolamanın günlük/saatlik verimli yönetimi ve enerji piyasasında karar verme için büyük önem taşımaktadır. Bu makalede, FV enerji santralinin güç üretimini tahmin etmek için kültürel geçiş hedefi temelinde popülasyon tabanlı bir algoritma geliştirmeyi amaçlamaktadır. Aynı zamanda, her yinelemede tüm değişkenleri göz önünde bulundurarak daha hızlı yakınsamaya olanak sağlaması özelliği ile Parçacık Sürü Optimizasyon insert ignore into journalissuearticles values(PSO); yöntemi ile kısa vadeli tahmin yapılmaktadır. Kısa vadeli FV panel çıkış güç tahminin sonuçlarını en az hata oranı ile elde etmek için çok katmanlı yapay sinir ağı modeli PSO ve Kültürel Algoritma insert ignore into journalissuearticles values(KA); ile kullanılarak melez yöntem oluşturulmuştur. KA iterasyon sırasında toplanan bilgileri depolama ve daha sonra kullanma özelliği ile evrimsel algoritmalardan daha hızlı yakınsama sağladığı için FV enerji çıkış gücü kısa vadeli tahmininden etkin sonuçlar elde edilmiştir.
Keywords : Fotovoltaik enerji, Kültürel algoritma, Parçacık sürü optimizasyonu, Kısa vadeli güç tahmini, Melez yöntem