Güneş ışınımı tahminine yenilikçi bir yaklaşım
A novel approach to solar radiation forecasting
- Tez No: 924952
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA NUR SERTTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Bu çalışmada iklim değişikliği ile mücadele etmek, güneş enerjisinin istikrarlı ve güvenilir bir şekilde kullanılmasını sağlamak ve güneş enerjisi projeleri için fizibilite çalışmalarını yürütebilmek amacıyla saatlik güneş ışınımı tahmin çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda Afyonkarahisar Meteoroloji Müdürlüğü'nden temin edilen 2018-2022 yılları arası saatlik olarak ölçülen güneş ışınımı değerleri ile bir zaman serisi oluşturulmuştur. Tahmin modeli için, güneş ışınımı zaman serisindeki doğrusal ilişkileri etkili bir şekilde açıklayan SARIMA yöntemi ile doğrusal olmayan bağımlılıkları yakalamada başarılı olan LSTM derin sinir ağını birleştiren mevsimsel-eğilim ayrıştırması (STL) tabanlı bir hibrit yaklaşım geliştirilmiştir. Özellikle yüksek mevsimsel değişkenliğe sahip zaman serileri için etkili olan STL metodu, güneş ışınımı zaman serisinin alt bileşenlerinin ayrı olarak modellenmesi imkânı sağlamıştır. Güneş ışınımı verilerine 10-katlı çapraz doğrulama uygulanarak geliştirilen hibrit modelin tüm mevsimsel dönemlerdeki kararlılığı ve tahmin yeteneği değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, an hourly solar radiation forecasting approach was developed to combat climate change, ensure the stable and reliable use of solar energy, and conduct feasibility studies for solar energy projects. For this purpose, a time series was constructed using hourly solar radiation measurements recorded between 2018 and 2022, obtained from the Afyonkarahisar Meteorology Service. The proposed forecasting model employs a hybrid approach based on Seasonal-Trend Decomposition (STL), combining the SARIMA method, which effectively captures linear relationships in the solar radiation time series, and the Long Short-Term Memory (LSTM) neural network, known for its ability to model nonlinear dependencies. The STL method, particularly effective for time series with high seasonal variability, enables the decomposition of the solar radiation series into distinct components for separate modeling. The stability and predictive performance of the developed hybrid model were evaluated across all seasonal periods using 10-fold cross-validation applied to the solar radiation data.
Benzer Tezler
- Feasibility analysis based on advanced deep learning techniques in integrating renewable energy resources into microgrids
Yenilenebilir enerji kaynaklarının mikroşebekelere entegre edilmesinde gelişmiş derin öğrenme tekniklerine dayalı uygulanılabilirlik analizi
FATHI FARAH FADOUL FATHI FARAH FADOUL
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN ÇAĞLAR
- İstanbul ili genelinde yapay sinir ağları ile güneş ışınımı tahmini ve bina ölçeğinde fotovoltaik sistemin verimlilik hesabı
Solar radiation prediction using artificial neural networks across İstanbul province and efficiency calculation of photovoltaic systems at building scale
YUSUF KEP
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gedik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERİHA ERFAN KUYUMCU
- Enhancing photovoltaic system performance through NARX-LSTM forecasting and neuro-controller based MPPT techniques
NARX-LSTM tahmın ve nöro-denetleyici temelli MPPT teknikleri vasıtasıyla fotovoltaık sistem performansının artırılması
OUBAH ISMAN OKIEH
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Yapay zeka kullanılarak solar ışınım tahmini ve deniz taşıtlarında pv sistem ekonomik analizi
Solar irradiance estimation using artificial intelligence and pv system economic analysis in marine vessels
BATUHAN TURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR AKAR
- Hava-çevre koşullarına adaptif yüzer güneş enerji santrali tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of a floating solar power plant adaptive to weather and environmental conditions
MUSTAFA KEMAL KAYMAK
Doktora
Türkçe
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN