Güneş ışınımı tahmini için CNN-LSTM modeli: Performans analizi

Abstract

Güneş enerjisinin potansiyelinden tam anlamıyla faydalanmak ve güneş enerjisi sistemlerini etkin bir şekilde işletebilmek için güneş ışınımı değerinin bilinmesi büyük önem arz etmektedir. Yüksek değişkenliğe sahip güneş radyasyonu verilerinin modellenmesi karmaşık bir problemdir ve doğrusal olmayan yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, güneş ışınımı tahmini için CNN ve LSTM mimarileri kullanılarak oluşturulan hibrit bir model önerilmiştir. Önerilen modelin performansı ve uygulanabilirliği Rastgele Orman, Karar Ağaçları ve K-En Yakın Komşu gibi farklı makine öğrenmesi yöntemleriyle karşılaştırılarak incelenmiştir. Çalışmada, Afyon Kocatepe Üniversitesi yerleşkesine konumlandırılan bir piranometre ile saatlik olarak ölçülmüş güneş ışınımı değerleri kullanılmıştır. Deney sonuçları, önerilen CNN-LSTM modelinin diğer yöntemlere oranla daha başarılı sonuçlar verdiğini ortaya koymuştur.