Electric Electronics Engineer, Elazig, Turkey, E
advertisement
Solar Sistemler İçin Bölgesel Güneş Radyasyonunun Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması Büşra ÇETİN Elektrik-Elektronik Mühendisi, Elazığ, Türkiye, E-posta: busracetinb@gmail.com Figen BALO Fırat Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği, Elazığ, Türkiye, E posta: fbalo@firat.edu.tr Ukbe Üsame UÇAR Fırat Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği, Elazığ, Türkiye, E posta: ukbeusameucar@gmail.com Ümmü Gülsüm ERASLAN Fırat Elektrik Dağıtım A.Ş., Elazığ, Türkiye, E-posta: gulsumeraslan7@gmail.com Bildiri özeti: Türkiye, sürdürülebilir enerji kaynakları potansiyeli ve çeşitliliği açısından oldukça zengin bir ülkedir. Coğrafi konumu sebebiyle bu enerji kaynakları arasında en önemli kaynaklardan biri olan güneş enerjisinden maksimum seviyede faydalanabilecek meteorolojik imkânlara sahiptir. Ancak güneş çiftliklerinin kurulumu pahalı yatırımlar gerektirdiğinden kurulumun planlandığı bölge ile ilgili yapılan değerlendirme çalışmaları büyük önem arz etmektedir. Özellikle kurulumun planlandığı bölgede Global güneş radyasyonunun sürekli elde edilebilirliği önemlidir. Global güneş radyasyonu, bölgeye göre mevsimsel olarak değişimler göstermektedir. Bu çalışmada, güneş çiftliği kurulması planlanan örnek bir bölge için, yapay sinir ağları yöntemi ile Global güneş radyasyonu değerlerinin tahmini yapılmıştır. Aylık ortalama Global güneş radyasyonu, en düşük hata ile MATLAB programı yardımıyla tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada yapılacak analizler için Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü’nden belirli yıllar arasında alınan veriler kullanılmıştır. Yapay sinir ağı modeli olarak ileri beslemeli yapay sinir ağı seçilerek tahmin yapılmıştır. Anahtar Sözcükler: yapay sinir ağları, global güneş radyasyonu, güneş enerjisi, yenilenebilir enerji, radyasyon. The Use of Artificial Neural Networks in the Estimation of Regional Solar Radiation for Solar Systems Büşra ÇETİN Electric Electronics Engineer, Elazig, Turkey, E-mail: busracetinb@gmail.com Figen BALO Firat University, Department of Industrial Engineering, Elazig, Turkey, E-mail: fbalo@firat.edu.tr Ukbe Üsame UÇAR Firat University, Department of Industrial Engineering, Elazig, Turkey, E-mail: ukbeusameucar@gmail.com Ümmü Gülsüm ERASLAN Fırat Elektrik Dağıtım A.Ş., Elazig, Turkey, E-mail: gulsumeraslan7@gmail.com Abstract: In terms of sustainable energy sources potential and diversity, Turkey is a very rich country. Due to its geographical location, it has meteorological facilities that can benefit from solar energy, which is one of the most important sources among these energy resources, at maximum level. However, since the installation of solar farms requires expensive investments, the evaluation studies on the region where the installation is planned are of great importance. Global availability of solar radiation is particularly important in the region where the installation is planned. Global solar radiation varies seasonally by region. In this study, global solar radiation values were estimated for the sample area by artificial neural networks method. Monthly average Global solar radiation has been tried to be detected with the help of MATLAB program with the least error. For analyzes to be conducted in this study, data taken from the General Directorate of State Meteorological Services were used. Keywords: artificial neural networks, global solar radiation, solar energy, renewable energy, radiation.
