@article{article_827617, title={Yapay Sinir Ağı (YSA) Kullanılarak Meteorolojik Verilere Dayalı Solar Radyasyon tahmini}, journal={Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi}, volume={23}, pages={923–935}, year={2021}, DOI={10.21205/deufmd.2021236920}, author={Şeker, Mustafa}, keywords={Solar Radiation, Artificial Neural Network (ANN), Meteorological Measurement, Daily Solar Radiation}, abstract={Fotovoltaik(PV) sistemlerin üretim potansiyelini belirleyen en önemli faktör maruz kaldıkları solar radyasyon miktarıdır. Atmosferde meydana gelen meteorolojik olaylar PV sistemin maruz kalacağı solar radyasyon üzerinde önemli bir etki oluşturmaktadır. Bu çalışmada; meteorolojik ölçümlere bağlı olarak solar radyasyon miktarının belirlenmesi için Yapay Sinir Ağı (YSA) uygulamasına dayalı tahmin metodolojisi sunulmuştur. Analizde, IEEE PES tarafından açık erişim olarak sunulan ve Porto Yüksek Mühendislik Enstitüsü (ISEP)/Porto Politeknik Enstitüsü’ ne ait hava istasyonundan 1 Ocak 2015-30 Mayıs 2015 tarihleri aralığında ölçülen meteorolojik veriler kullanılmıştır. YSA yapısı ileri beslemeli YSA topolojisi kullanılarak Matlab ortamında modellenmiştir. Sunulan yaklaşım ile elde edilen solar radyasyon tahmin değerleri, gerçek ölçüm sonuçları karşılaştırılmış ve istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. Ayrıca analiz değerleri, teorik olarak hesaplanan global solar radyasyon modeli ile kıyaslanarak yorumlanmıştır. Sonuçlar Solar radyasyon miktarının belirlenmesinde meteorolojik verilere dayalı olarak gerçekleştirilen YSA tahminin güneşli ve açık hava koşullarında %99, yağışlı ve bulutlu hava koşullarında ise %96 doğrulukla kullanılabileceğini göstermektedir. Sunulan yaklaşım, mevcut ve kurulması planlanan PV tesislerin üretim potansiyelinin belirlenmesinde kullanılabilir.}, number={69}, publisher={Dokuz Eylul University}