Kısa dönem güneş ışınım tahmininde farklı hibrit yöntem oluşturma stratejilerinin başarılarının karşılaştırılması

Güneş ışınım değeri, güneşten sağlayabileceğimiz enerji miktarı konusunda önemli bir bilgi taşır ve uygun bir planlama için ışınımın gelecek değerinin kestirilebilmesi gerekir. Bu kapsamda çok farklı tahmin modelleri geliştirilmiş olup, son dönemde, farklı modellerin üstünlüklerinden faydalanmak amacıyla geliştirilen hibrit modeller ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmada farklı hibrit model oluşturma stratejilerinin güneş ışınım tahminindeki başarısı incelenmiştir. Bu kapsamda iki regresyon modeli (AR ve RIDGE) ile iki yapay zekâ yöntemi (Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Elman Sinir Ağı (ENN)) referans yöntemler olarak seçilmiştir. Bu dört yöntemden farklı hibrit model oluşturma stratejileri kullanılarak 4 farklı hibrit model oluşturulmuştur. Güneş ışınım verileri önce her bir yöntem bireysel kullanılarak modellenmiş sonra aynı süreç oluşturulan hibrit modeller ile gerçekleştirilmiştir. Hibrit modeller ile elde edilen sonuçlar hem birbirleri ile hem de bireysel modellerden elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmış ve performansları değerlendirilmiştir.