Estimating Solar Radiation Intensity: The Example of Bursa
Öz
Güneş Işınım Şiddetinin Tahminlenmesi: Bursa Örneği
Günümüzde çevre kirliliği, sanayileşme, nüfus artışı, yakıt kullanımı ve doğaya zarar veren faktörlerin de etkisiyle dünyamızın en büyük sorunlarından biri haline gelmiştir. Bu sorunun çözümünde yenilenebilir enerji kaynakları, doğal kaynaklardan elde edilmesi, çevreye zarar vermemesi, tükenmeyen enerji kaynağı olması ve sürdürülebilir olması gibi özelliklerinden dolayı ilk sıralarda yer almıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarından güneş enerjisi, ucuz, temiz potansiyeli yüksek, çevreye zararı oldukça az olduğundan tükenmekte olan fosil enerji kaynaklarına alternatif olarak görülmektedir. Ayrıca, Türkiye güneş enerjisi açısından avantajlı konumda yer almaktadır. Bu nedenle yenilenebilir enerji kaynaklarına göre uygun bölge ve illerin belirlenmesi ve yatırımların buna göre planlanması önemlidir. Bu çalışmada güneş enerjisi ile ilgili çalışmalarda önemli parametrelerden olan güneş ışınım miktarı kullanılarak hesaplamalar yapılmıştır. Çalışmada büyükşehir, sanayi, turizm, nüfus ve coğrafi konum gibi parametreler dikkate alınarak Bursa ili için analizler yapılmıştır. 2015-2019 yılları için günlük/saatlik güneş ışınım verileri Matlab programı aracılığı ile analiz edilmiştir. Yapay sinir ağları ile yapılan tahminlemede kullanılan Bayesian Regularizasyon, Levenberg-Marquardt ve Scaled Conjugate Gradient yöntemleri ile çözümler yapılmıştır. Bunların içinde Bayesian Regularizasyon yöntemi en iyi sonucu vermiştir.
Anahtar Kelimeler Tahminleme, Güneş Işınımı, Yapay Sinir Ağları
Abstract
Today, environmental pollution has become one of the biggest problems of our world with the effect of industrialization, population growth, fuel use and factors that harm nature. In the solution of this problem, renewable energy sources have taken place in the first place due to their features such as being obtained from natural sources, not harming the environment, being an inexhaustible energy source and being sustainable. Solar energy, which is one of the renewable energy sources, is seen as an alternative to fossil energy sources, which is cheap, has a high clean potential and is less harmful to the environment. In addition, our country is in an advantageous position in terms of solar energy. For this reason, it is important to determine suitable regions and provinces according to renewable energy sources and to plan investments accordingly. In this study, calculations were made using the amount of solar radiation, which is one of the important parameters in solar energy studies. In the study, analyzes were made for the province of Bursa, taking into account parameters such as metropolitan, industry, tourism, population and geographical location. Daily/hourly solar radiation data for the years 2015-2019 were analyzed through the Matlab program. Solutions were made with Bayesian Regularization, Levenberg-Marquardt and Scaled Conjugate Gradient methods used in the estimation with artificial neural networks. Among these three methods, Bayesian Regularization method gave the best results.
Keywords Forecast, Solar Radiation, Artificial Neural Networks