Doğru ışınım tahmini, fotovoltaik (PV) santralinin verimliliğini arttırarak şebekenin etkin bir şekilde programlanmasına ve güç kalitesinin iyileştirilmesine olanak sağlar. Bu çalışma, güneş enerjisi bakımından verimli bir yer olan Hakkâri ilinde kurulan bir meteoroloji ölçüm istasyonu verileri aracılığıyla küresel güneş ışınım tahmininde yapay sinir ağları (YSA) parametrelerinin potansiyelini göstermektedir. Meteoroloji istasyonundan zaman serisine bağlı olarak ölçülen, rüzgâr hızı, sıcaklık, basınç ve nem parametreleri kullanılarak eş zamanlı gerçekleşen güneş ışınım değerleri YSA modeli oluşturularak tahmin edilmiştir. Oluşturulan model YSA’da yaygın olarak kullanılan çeşitli eğitim algoritmaları ve aktivasyon fonksiyonları ile denenmiş ve en iyi sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Kullanılan modelin performansı istatistiksel göstergeler kullanılarak değerlendirilmiştir. Kullanılan veri seti parametrelerine göre güneş ışınım tahmininde, “trainlm” eğitim algoritması ile “poslin” aktivasyon fonksiyonu kullanılarak oluşturulan model 0,97 regresyon değeri, %1,16 ortalama kare hatası (MSE) ve %0,0881 normalize kök ortalama kare hatası (nRMSE) değeri ile güneş ışınım tahmininde en iyi performansı göstermiştir.
PV sistemlerin çıkış gücü, temel olarak güneş ışınımına ve diğer atmosferik koşullara bağlıdır. Bu çalışmada, Türkiye’nin Güneydoğusunda yer alan Hakkâri ilinde ölçülmüş olan meteorolojik veriler, tahminleme çalışmalarında yaygın olarak kullanılan Yapay Sinir Ağları (YSA) modelinde giriş değişkenleri olarak değerlendirmeye alınmış olup, bu modelin çıkışında güneş ışınımının tahmin değerleri belirlenmiştir. Farklı atmosferik koşullarda maksimum gücün belirlenebilmesi için DC – DC yükseltici (boost) güç elektroniği dönüştürücüsüne uygulanan artımlı iletkenlik maksimum güç noktası izleme (MPPT) algoritması bulunan PV sistemin Matlab / Simulink modeli göz önünde bulundurulmuştur. Gerçek güneş ışınımı, ortam sıcaklığı ile YSA modelinde tahmin edilen güneş ışınımı değerleri ayrı ayrı göz önüne alınarak Matlab / Simulink ortamındaki PV sistemin çıkış güçleri hesaplanmıştır. İlk olarak gerçek güneş ışınımı ve ortam sıcaklığı değerleri daha sonra ise tahmin edilen güneş ışınımı ve ortam sıcaklığı değerleri, ilgili PV sistem modelinde ele alınarak belirlenen PV sistem çıkış güçleri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları literatürde yaygın olarak kullanılan değerlendirme metrikleri ile hesaplanmış ve güneş ışınımı için 0,9705 ve PV sistem çıkış gücü için 0,9668 belirleme katsayısı (R2) değeri ile başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.