Yapay Sinir Ağları ile Yenilenebilir Güneş Enerjisi Kaynağının Öngörüsü

Authors : Ahmet Nur, Bayram Güre, Sabir Rüstemli, Özlem Bezek Güre

Pages : 416-425

Doi:10.54365/adyumbd.1705664

View : 80 | Download : 83

Publication Date : 2025-12-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Elektrik enerjisi, ekonomik kalkınma ve teknolojik ilerlemenin temel unsurlarından biridir. Mevcut enerji alternatifleri arasında, özellikle güneş enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynakları, çevresel etkilerinin düşük olması nedeniyle öne çıkmakta ve küresel iklim değişikliğiyle mücadelede önemli rol oynamaktadır.Yenilenebilir kaynaklar arasında yer alan güneş enerjisi sistemlerinde enerji üretimi; güneşlenme şiddeti, ortam sıcaklığı, nem ve rüzgar hızı gibi birçok meteorolojik ve çevresel değişkenden etkilenmektedir. Bu çalışmada, fotovoltaik bir sistemdeki enerji üretimini yüksek doğrulukla tahmin edebilmek amacıyla yapay sinir ağı (YSA) tabanlı bir model geliştirilmiştir. Modelin oluşturulması ve doğrulanması sürecinde, Kaggle veri tabanından elde edilen 4212 örnek ve 21 girdi değişkeninden oluşan açık kaynaklı bir veri seti kullanılmıştır. Veri seti %70 eğitim ve %30 test verisi olarak ayrılmıştır. Modelin performansı; Ortalama Kare Hata (MSE), Kök Ortalama Kare Hata (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Belirleme Katsayısı (R²) gibi istatistiksel hata kriterleri kullanılarak ölçülmüştür. Bu çalışma fotovoltaik sistem verimliliği üzerinde etkili olan güneş parametrelerinin önemini araştırıp değerlendirerek literatüre katkıda bulunmuştur.
Keywords : Güneş enerjisi, Yapay sinir ağları, PV üretim, Kaggle verisi

ORIGINAL ARTICLE URL