Short-Term Wind Power Prediction Approach Based On Bayesian Optimization and Ensemble Learning

Authors : Kübra YAZICI, Semra BORAN

Pages : 142-154

Doi:10.38016/jista.889991

View : 17 | Download : 11

Publication Date : 2021-09-23

Article Type : Research Paper

Abstract :Rüzgar enerjisi çalışmalarında, rüzgâr santralleri için kısa dönem enerji üretim miktarının tahmini ve piyasaya verilecek üretim teklifinin belirlenmesi önemli bir rol oynamaktadır. Çalışmada Türkiye’de bulunan ve kurulu gücü 3600 kW olan rüzgar türbinin saatlik kısa dönem rüzgar enerjisi tahmini yapılmıştır. Tahmin sonuçları mevsimsel ve yıllık olarak değerlendirilmiştir. Kısa dönem rüzgar gücü tahmini için bayes optimizasyonu, destek vektör regresyonu, gauss süreç regresyonu, karar ağacı, stacking ve bagging algoritmalarının birleşiminden oluşan yeni hibrit modeller geliştirilmiştir. Önerilen tahmin yaklaşımında farklı regresyon algoritmaları ile bayes optimizasyon yöntemi ve topluluk algoritmaları birleştirilerek tahmin hatalarının azaltılması amaçlanmıştır. Çalışmada temel öğrenen olarak seçilen regresyon algoritmalarının hiper parametre seçiminde diğer rüzgar tahmin çalışmalarından farklı olarak ilk defa bayes optimizasyonu kullanılmıştır. Temel öğreniciler içerisinde en düşük hata değerlerine sahip bayes algoritması ile optimize edilmiş karar ağacı ve gauss süreç regresyonu, torbalama ve istifleme ile birleştirilmiştir. Topluluk öğrenmesi algoritmalarının etkinliği istatistiksel ölçüm yöntemleri olan Normalize Mutlak Ortalama Hata insert ignore into journalissuearticles values(NMAE);, Normalize Ortalama Hata Kareleri Kökü insert ignore into journalissuearticles values(NRMSE); ve determinasyon katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(
Keywords : Yenilenebilir enerji, Rüzgar gücü tahmini, Bayes Optimizasyonu, Topluluk öğrenmesi