Güneş ışınım tahmini için farklı tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması: Güneydoğu Anadolu Bölgesi örneği
Yükleniyor...
Tarih
2019-10-08
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-ShareAlike 3.0 United States
Attribution-ShareAlike 3.0 United States
Özet
Fosil yakıtların azalması ve çevre kirliliğinin artışından dolayı ülkemizde potansiyeli yüksek olan güneş enerjisi çok önemli hale gelmiştir. İhtiyaç duyulan enerji arzının güneş enerjisinden elde edilmesi için kurulacak güneş santrallerinin fizibilite çalışmaları yapılmalıdır. Bu çalışmalar için güneş ışınımı miktarının tespit edilmesi ve uygun bölgelerin seçilmesi gerekmektedir. Işınım profili için gerekli girdilerin ölçülmesi ve elde edilen girdiler vasıtasıyla işinim profilinin uygun yöntemler ile tahmininin yapılması gereklidir. Böylece kurulacak tesisin veriminin belirlenmesi sağlanmış olacaktır. Bundan dolayı, bu çalışma, yatırımcılar açısından, yatırım yapılacak alanın uygunluğunu belirlemeye imkân tanıyacaktır. Bu çalışma kapsamında; Güneydoğu Anadolu Bölgesinde bulunan beş İl’de (Diyarbakır, Şanlıurfa, Gaziantep, Batman ve Mardin) güneş ışınım profili tahmini için on farklı yöntem incelenmiştir. Her bir il için Temel Bilesen Analizi (TBA) uygulayarak ve TBA uygulanmaksızın sonuçlar elde edilmiştir. Bu sonuçlar analiz edilerek uygun yöntemler belirlenmiştir. TBA uygulandığında sonuçlarda belirgin iyileşme saptanmıştır. Lineer regresyon yöntemi TBA uygulanmaksızın sonuçlar incelendiğinde; tüm iller için en uygun yöntem olduğu görülmektedir. TBA uygulayarak elde edilen sonuçlar açısından ise, beş il içinde Lineer destek vektör makinesi en uygun yöntem olarak tespit edilmiştir. TBA özellik çıkarımı sağlayarak; verimliliği artırmakla kalmamış aynı zaman da hangi parametrelerin doğru tahmin yapmada önemli olduğunu da göstermiştir. TBA uygulanarak güneş ışınım süresinin %83 ile doğru tahminde bulunması açısından en önemli parametre olduğu görülmüştür.
Due to the reduction of fossil fuels and the increase of environmental pollution; solar energy, which has a considerable potential in our country, has become vital. In order to obtain the required energy supply from solar energy, feasibility studies of solar power plants to be established should be carried out. For these studies, the amount of solar irradiation should be identified and the appropriate regions should be chosen. It is crucial to measure the inputs required for the irradiation profile and to be able to estimate the irradiation profile through the appropriate methods. Hence, the efficiency of the facility to be established could be identified. Therefore, this study will allow the investors to determine the appropriateness of the area to be invested. This study comprises ten different methods that were employed to estimate the solar irradiation profile in the five provinces of Southeast part of Anatolia; Diyarbakır, Şanlıurfa, Gaziantep, Batman and Mardin. The results obtained by applying Principal Component Analysis (PCA) and without applying PCA for each province. By elaborating these results, appropriate methods were identified. The results presented significant improvement when PCA was applied. When Lineer regression method is employed without applying PCA, It is observed that it is the most proper method for all the provinces. In terms of the results obtained by applying PCA, Lineer support vector machine for five provinces were determined as the most proper methods. By providing PCA feature extraction; productivity was increased and it was attained which parameters were important in estimating, simultaneously. By applying PCA, it was found that solar irradiation time was the most important parameter for estimation methods with 83%.
Due to the reduction of fossil fuels and the increase of environmental pollution; solar energy, which has a considerable potential in our country, has become vital. In order to obtain the required energy supply from solar energy, feasibility studies of solar power plants to be established should be carried out. For these studies, the amount of solar irradiation should be identified and the appropriate regions should be chosen. It is crucial to measure the inputs required for the irradiation profile and to be able to estimate the irradiation profile through the appropriate methods. Hence, the efficiency of the facility to be established could be identified. Therefore, this study will allow the investors to determine the appropriateness of the area to be invested. This study comprises ten different methods that were employed to estimate the solar irradiation profile in the five provinces of Southeast part of Anatolia; Diyarbakır, Şanlıurfa, Gaziantep, Batman and Mardin. The results obtained by applying Principal Component Analysis (PCA) and without applying PCA for each province. By elaborating these results, appropriate methods were identified. The results presented significant improvement when PCA was applied. When Lineer regression method is employed without applying PCA, It is observed that it is the most proper method for all the provinces. In terms of the results obtained by applying PCA, Lineer support vector machine for five provinces were determined as the most proper methods. By providing PCA feature extraction; productivity was increased and it was attained which parameters were important in estimating, simultaneously. By applying PCA, it was found that solar irradiation time was the most important parameter for estimation methods with 83%.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Solar Enerji, Global Güneş Işınımı, Makine Öğrenmesi, Regresyon, TBA (Temel Bileşen Analizi), Solar Energy, Global Solar Irradiation, Machine Learning, Regression, PCA (Principal Component Analysis)
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Akıl, Y. (2019). Güneş ışınım tahmini için farklı tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması: Güneydoğu Anadolu Bölgesi örneği. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Batman.
