Regresyon Yöntemleri ile Güneş Enerjisi Tahmini
Authors : Fatmanur Ateş, Ramazan Şenol
Pages : 94-104
View : 104 | Download : 122
Publication Date : 2023-12-08
Article Type : Research Paper
Abstract :Dünya üzerinde nüfusun artması ve sanayileşmenin hızlanmasıyla enerjiye olan ihtiyaçta artmaktadır. Enerji ihtiyacının karşılanması için temelde yenilenebilir ve yenilenemez enerji kaynakları kullanılmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları doğaya zarar vermeyen ve sürekli olma özelliği taşıyan kaynaklar olduğundan son yıllarda kullanımı artış göstermektedir. Yenilenebilir enerji kaynaklarından biri olan güneş, elektrik enerjisi üretiminde kullanımı gün geçtikçe yaygınlaşan kaynaklardandır. Güneş enerjisinden elektrik enerjisinin üretimi pek çok farklı yöntemle yapılabilmektedir ve bu yöntemler artırılıp geliştirilmektedir. Ancak güneşten elektrik enerjisi üretiminin sürekli ve istikrarlı olması için bölgenin güneş ışınımının belirlenmesi ve güneş enerji santrallerinin güneş ışınımı göz önünde bulundurularak kurulması önem arz eder. Bu çalışmada Amerikan Meteoroloji Derneği (AMS) ’nin düzenlemiş olduğu güneş enerjisi tahmin yarışması için oluşturulan ve AMS tarafından kullanıma sunulan verilerden güneş enerjisi tahmini yapılmıştır. Veriler Oklahoma şehrinde "güneş enerjisi çiftlikleri” olarak hizmet veren 98 farklı güneş enerji istasyonundan alınmıştır. Kullanılan veri seti ile literatürde güneş enerjisi tahmini için bulunan mevcut modellere alternatif yapay zeka modeli önermek ve sonuçların iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada torbalama (bagging), k en yakın komşu (KNN) ve aşırı gradyan artırma (XGB)’ dan oluşan yapay zeka regresyon algoritmaları kullanılarak ve kullanılan algoritmaların hiper parametre ayarlamaları yapılarak model performanslarının iyileştirilmesi sağlanmış ve günlük güneş enerjisi tahmini yapılmıştır. Sonuçlar güneş enerjisi tahmin yarışması için belirlenen performans değerlendirme metriği olan ortalama mutlak hata (MAE) ile verilmiştir. Sonuçlar en iyi performansın torbalama algoritması ile elde edildiğini göstermektedir.Keywords : Güneş Enerjisi Tahmini, Regresyon, Torbalama Algoritması