Geri Dön

Yüzeye gelen günlük güneş radyasyonunun uydudan elde edilen bulutluluk indeksi ile tahmini

Estimation of daily solar radiation using the satellite-derived cloud cover index

PDF İndir

  1. Tez No: 1016043
  2. Yazar: SEDAT YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. HACI MUSTAFA KANDIRMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Coğrafya, Enerji, Meteoroloji, Geography, Energy, Meteorology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Küresel enerji talebindeki artış ve temiz enerjiye yönelim, yüzeye ulaşan güneş radyasyonunun yüksek doğrulukla izlenmesini kritik hale getirmiştir. Bu çalışma, yer gözlem istasyonlarının kısıtlı dağılımı ve bulutluluk kaynaklı belirsizlikleri aşmak amacıyla, uydu verilerini makine öğrenmesi yöntemlerine entegre ederek Türkiye geneli için güneş radyasyon tahmin modeli geliştirmeyi hedeflemektedir. Araştırmada, 244 istasyondan alınan 2023-2024 dönemi günlük yer gözlemleri ile MSG/SEVIRI uydusu tabanlı CLAAS-3 (Edition 3) bulutluluk verileri kullanılarak Yapay Sinir Ağları ve LightGBM algoritmaları değerlendirilmiştir. Veri ön işleme sürecinde, modele sadece gün uzunluğu parametresinin eklenmesi R2 skorunu %32'den %62'ye çıkarmıştır. Coğrafi koordinat ve zamansal değişkenlerin dahil edilmesi ise performansı önemli bir artışla %85 seviyelerine taşımıştır. Çalışmada en yüksek başarıyı R2 = 0,85, RMSE = 0,8 kWh/m² ve MAE = 0,6 kWh/m² değerleriyle LightGBM modeli vermiştir. Sonuç olarak bu çalışma uydu tabanlı bulutluluk indeksi verilerinin makine öğrenmesi ile işlenmesinin ölçüm istasyonu bulunmayan bölgeler için güneş enerjisi potansiyelinin belirlenmesinde bir alternatif olarak kullanılabileceğini ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

The increase in global energy demand and the shift towards clean energy have made the high-accuracy monitoring of surface solar radiation critical. This study aims to develop a solar radiation estimation model for Turkey by integrating satellite data with machine learning methods to overcome the limited distribution of ground observation stations and uncertainties caused by cloud cover. In the research, Artificial Neural Networks (ANN) and LightGBM algorithms were evaluated using daily ground observations from 244 stations between 2023-2024 and CLAAS-3 (Edition 3) cloud cover data based on the MSG/SEVIRI satellite. During the data preprocessing stage, adding only the day length parameter to the model increased the R2 score from 32% to 62%. The inclusion of geographic coordinates and temporal variables further improved the performance, reaching the 85% level. The LightGBM model achieved the highest success with R2 = 0.85, RMSE = 0.8 kWh/m2, and MAE = 0.6 kWh/m2. Consequently, this study demonstrates that processing satellite-based cloud index data with machine learning can be used as a reliable alternative for determining solar energy potential in regions lacking measurement stations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    373660

    Investigation of impacts of aerosols on Eastern Mediterranean region climate

    Aerosollerin Doğu Akdeniz bölgesi iklimi üzerine etkisinin araştırılması

    TUĞBA AĞAÇAYAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN KINDAP

    DOÇ. DR. ALPER ÜNAL

  2. Tez No

    87982

    Düşük maliyetli bir sistemle yeryüzeyi güneş radyasyonunun uydu görüntüsü kullanılarak haritalanması

    Solar radiation mapping of a global area using satellite image with a low cost system

    H. MUSTAFA KANDIRMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Fizik ve Fizik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAMİ YEĞİNGİL

  3. Tez No

    693691

    Fotovoltaik piller kullanılarak güneş ışınım şiddetinin beş farklı doğrultuda ölçülmesi ve verilerin analiz edilmesi

    Measurements of solar radiation intensity in five different orientations using photovoltaic cells and analyzing the data

    RAMAZAN KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Fizik ve Fizik MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN ŞAHAN

  4. Tez No

    6806

    Solar heating system design

    Başlık çevirisi yok

    KAAN GEÇİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1989

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. ERSOY TAŞDEMİROĞLU

  5. Tez No

    467053

    Spatial and temporal variation of O3, NO and NO2 concentrations at rural and urban sites in Marmara region of Turkey

    Türkiye Marmara bölgesinin kırsal ve kentsel bölgelerindeki O3, NO ve NO2 konsantrasyonlarının mekansal ve zamansal değişimi

    SABİN KASPAROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALAHATTİN İNCECİK

Geri Dön