Show simple item record

dc.contributor.advisorCeylan, Oğuzhan
dc.contributor.authorVatansever, Caner
dc.date.accessioned2020-12-29T08:52:16Z
dc.date.available2020-12-29T08:52:16Z
dc.date.submitted2019
dc.date.issued2019-12-03
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/372902
dc.description.abstractGüneş enerjisinin kullanımı son 10 yıl içerisinde artış göstermektedir. Ek olarakbu kullanım, son yıllarda, şebeke sistemleri ile entegre edilmeye başlanmıştır. Güneşpanellerinden tamamıyla yararlanabilmek için, ışımayı tahmin edebilmek çok önemlidir.15 dakika sonrasındaki güneş ışıması değerlerini bilerek, güneş paneli içerisindekidirenci tahmin edebilir ve üretimi analiz edebiliriz. Bu çalışma sürgülü pencereyöntemini kullanarak 15 dakika sonrasındaki ışıma tahminlemesine odaklanmıştır.Yapay sinir ağları, k-en yakın komşu ve rassal orman modelleri bu çalışmada optimizeedilmiştir. Bu çalışmanın sonucunda, yaklaşık olarak 6% mutlak yüzde hatayaulaşılmıştır.
dc.description.abstractUsage of solar energy has increased through the last decades, and they are being integratedinto main grid systems since the recent years. In order to fully benet fromsolar panels, predicting irradiance is essential. By knowing 15-minute ahead valuesof solar irradiance, resistance of the cells inside the solar panels can be measured toanalyze production output. This study focuses on 15-minute ahead forecasting ofirradiance by using sliding windows method on the feature set. ANN, K-NN, SVMand RF models are optimized in this study. As the result of the study, around 6%MAPE is achieved.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilim ve Teknolojitr_TR
dc.subjectScience and Technologyen_US
dc.titleShort-term solar irradiance forecasting with deep neural networks
dc.title.alternativeDerin sinir ağları kullanımıyla kısa süreli güneş ışıması tahminlemesi
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-12-03
dc.contributor.departmentYönetim Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10290744
dc.publisher.instituteLisansüstü Eğitim Enstitüsü
dc.publisher.universityKADİR HAS ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid587290
dc.description.pages79
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess