YSA tabanlı gün öncesi saatlik güneş ışınım kestirimi

Abstract

Yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretimi her geçen gün artmakta ve bu kaynakların elektrik şebekesine entegrasyonunda bu kaynakların kesintili karakteristiği nedeniyle birtakım problemler meydana gelmektedir. Elektik şebekesinin kararlı bir şekilde çalışmasını sağlamak için kesintili ve değişken karakteristiğe sahip olan yenilenebilir enerji kaynaklarından yapılacak olan üretimin doğru tahmin edilmesi gerekmektedir. Güneş ışınım verisi de doğrudan fotovoltaik (FV) güç ile ilişkilidir. FV güç sistemi çalışmalarının yapılacağı ve ölçülmüş FV güç verisi olmayan bölgeler için FV güç kestirimi, güneş ışınımı kestirimi ile mümkün olabilmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, FV güç sistemi çalışmalarının kararlı bir şekilde çalışmasını sağlamak ve akıllı şebekede yapılacak olan yük planlama çalışmalarına katkı sağlamak amacıyla gün öncesi saatlik güneş ışınım kestirimi yapılmıştır. Trabzon iline ait geçmiş yılların saatlik güneş ışınımı verisi kullanılarak gün öncesinden ertesi günün saatlik güneş ışınım verisi yapay zeka yöntemlerinden yapay sinir ağları (YSA) yaklaşımı ile kestirilmiştir. Güneş ışınım verisi analiz edilerek mevsimsel olarak ayrıştırılarak k-medoids algoritması ile kümeleme işlemine tabi tutulmuştur. Kümeleme işlemi sonucunda günler hava tipine göre açık, bulutlu ve yağmurlu olmak üzere üç farklı sınıfa ayrılmıştır. Her bir sınıf için farklı bir yapay sinir ağı tasarlanmıştır. Tasarlanan YSA modeli, MATLAB benzetim programında MATLAB'nin YSA araç kutusunda bulunan kodlar kullanılmadan tasarlanmış, eğitilmiş ve test edilmiştir. Yapılan kestirimlerin doğruluğu çeşitli performans ölçütleri ile değerlendirilmiştir.