TÜRKİYE İÇİN GÜNEŞ ENERJİSİ KURULU GÜCÜNÜNYAPAY SİNİR AĞI VEİKİ YÖNLÜ UZUN- KISA VADELİ BELLEKKULLANILARAK TAHMİNİ

INSTALLED SOLAR POWER PREDICTION FOR TURKEY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND BIDIRECTIONAL LONG SHORT-TERM MEMORY

Abstract

Sürdürülebilir bir kalkınma için yenilenebilir enerji kaynakları önemli bir rol oynamakta ve yenilenebilir enerji kaynaklı enerji üretiminin payı tüm dünyada hızla artmaktadır. Ülkemiz, bulunduğu coğrafi konumu nedeniyle hem güneş hem de rüzgâr enerjisi açısından büyük bir potansiyele sahiptir. Bu potansiyeli kullanma konusunda henüz stenen düzeye ulaşılamamıştır. Yine de son yıllarda kurulu gücün artmasıyla birlikte güneş enerjisinden elektrik üretimi çalışmaları hız kazanmıştır. Bu çalışmada, Türkiye’nin 2009- 2019 yılları arasındaki kümülatif güneş enerjisi kurulu gücü verileri kullanılmıştır. Bu veriler ile 2020 yılı için kümülatif kurulu gücü tahmin etmek amacıyla Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network - ANN) ve İki Yönlü Uzun-Kısa Vadeli Bellek (Bidirectional Long Short-Term Memory - BLSTM) yöntemleri kullanılmıştır. Kümülatif kurulu güç tahmin edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılarak yorumlanmıştır.

Özet

Renewable energy sources play an essentialrole insustainable development. The share of renewable energy-based energy generation is rapidly increasing all over the world. Turkey has a great potential in terms of both solar and wind energy due to its geographical location. The desired level has not yet been reached in using this potential. Nevertheless, with the increase in installed power in recent years, electricity generation from solar energy has gained momentum. In this study, data on cumulative installed solar power in Turkey in the 2009-2019 period were used. Artificial Neural Network (ANN) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BLSTM) methods were selected to predict the cumulative installed solar power for 2020 with these data. The cumulative installed power was predicted, and the results were compared and interpreted.