- Kırklareli Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
- Vol: 8 Issue: 1
- SOLAR IRRADIANCE PREDICTION USING BAGGING DECISION TREE-BASED MACHINE LEARNING
SOLAR IRRADIANCE PREDICTION USING BAGGING DECISION TREE-BASED MACHINE LEARNING
Authors : Hayrettin Toylan
Pages : 15-24
Doi:10.34186/klujes.1106357
View : 6 | Download : 3
Publication Date : 2022-06-30
Article Type : Research
Abstract :Yenilenebilir enerji kaynaklarından biri olan güneş ışınımlarının dünya yüzeyine düşen miktarının değişken olması bu kaynağı kullanan özellikle elektrik güç üretim sistemlerinin çıktısında belirsizlik yaratır. Bu nedenle güneş ışınımı tahmini planlamada çok önemli bir süreç haline gelmektedir. Bu makale, torbalama karar ağacı tabanlı makine öğrenimini kullanarak güneş ışınımının kısa vadeli bir tahminini elde etmeyi amaçlamaktadır. Önerilen yöntemin girdileri olarak hava sıcaklığı, saat, gün, ay ve önceki güneş ışınım değeri belirlenmiştir. Yöntemin performansı ölçülen veriler üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre R2 ve RMSE değeri sırasıyla 0.87 ve 91.282 olarak bulunmuştur. Sonuç olarak bu yöntem ile değişen güneş ışınımlarının kabul edilebilir farklılıklarla tahmin edilebilir olduğu ortaya konmuştur.Keywords : Yenilenebilir enerji, Makine öğrenmesi, Torbalama karar ağacı, Güneş ışınımı tahmini