TY  - JOUR
T1  - GÜNEŞ ENERJİSİ KULLANAN SİSTEMLER İÇİN YENİ BİR ENERJİ TAHMİN ALGORİTMASI
TT  - A New Energy Prediction Algorithm for Solar-Powered Systems
AU  - Koşunalp, Selahattin
PY  - 2018
DA  - April
Y2  - 2018
DO  - 10.17482/uumfd.418018
JF  - Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
JO  - UUJFE
PB  - Bursa Uludağ Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2148-4155
SP  - 369
EP  - 378
VL  - 23
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Yenilenebilir enerji kaynakları doğasal olaraksürekli mevcut olduklarından, kısıtlı kaynaklara sahip sistemlerin enerjiihtiyaçlarını gidermek için önemli bir yer tutmaktadır. Güneş enerjisi en çokkullanılan çevresel enerji kaynaklarına güzel bir örnektir. Güneş enerjisikontrol edilemeyen ama tahmin edilebilen bir enerji kaynağı olarak literatürdeyer almıştır. Güneş enerji miktarının gelecek için tahmini kritik bir konudur.Bu çalışmada, geçmişte üretilen güneş enerji miktarına bakarak gelecekte muhtemelenüretilecek güneş enerji miktarını tahmin eden yeni bir algoritmageliştirilmiştir. Bu algoritma aynı zamanda tahmin yapılan gün içerisindekiüretilen enerji miktarındaki değişimleri de göz önüne almaktadır. Önerilenyaklaşım literatürde çokça temel alınan ExponentialWeighted Moving-Average (EWMA) algoritmasından esinlenmiştir. Güniçerisinde güneş enerjisindeki dalgalanmaları göz önüne alan farklı senaryolarüzerinde önerilen yaklaşımın performansı EWMA ile karşılaştırılaraksunulmuştur. Gerçekleştirilen benzetimler önerilen algoritmanın güneşenerjisindeki dalgalanmaları EWMA’ dan daha iyi olarak tahmin ettiğinigöstermektedir.
KW  - Yenilenebilir Enerji Kaynakları
KW  - Ortam Enerjisi
KW  - Güneş Enerjisi
KW  - Enerji hasat
KW  - EWMA
N2  - Renewable energysources can provide the energy requirements of resource-constrained systems dueto their inherent continuous availability. Solar power is a good example of themost effective ambient energy source. In literature, it exhibits anuncontrollable but predictable manner which makes the prediction of futureenergy availability a critical issue. This study presents a new approach toestimate the amount of energy that will available in future, depending on thepast energy generation pattern. This approach also considers the fluctuationsin energy generation in the current day. It is inspired by a well-knownalgorithm, namely Exponential Weighted Moving-Average (EWMA). The performanceof the proposed scheme has been tested on various real-world scenarios incomparison to EWMA. The simulation results show that our algorithm provide moreaccurate estimation of future energy availability than EWMA.
CR  - Akyildiz, F.I., Su, W., Sankarasubramaniam, Y., ve Cayirci, E. (2002) A survey on sensor networks, IEEE Commun. Magazine, 40(8), 102-114. DOI: 10.1109/MCOM.2002.1024422
CR  - Ali, M.I., Al-Hashimi, B.M., Recas, J., ve Atienza, D. (2010) Evaluation and design exploration of solar harvested-energy prediction algorithm, IEEE European Conference in Design, Automation & Test, Germany, Dresden, 142-147. DOI: 10.1109/DATE.2010.5457222
CR  - Andreas., A. ve Stoffel., T. (2015) Elizabeth City State University: Elizabeth City, North Carolina (Data), NREL Report No: DA-5500-56517.
CR  - Buchli, B., Sutton, F., Beutel, J., ve Thiele, L. (2014) Dynamic power management for long-term energy neutral operation of solar energy harvesting systems, ACM Conference on Embedded Network Sensor Systems, Stanford, USA , 31-45. DOI: 10.1145/2668332.2668333
CR  - Cammarano, A., Petrioli, C. ve Spenza, D. (2012) Pro-Energy: a novel energy prediction model for solar and wind energy-harvesting wireless sensor networks, IEEE International Conference on Mobile Ad-Hoc and Sensor Systems, Las Vegas, USA, 75-83. DOI: 10.1109/MASS.2012.6502504
CR  - Kansal, A., Hsu, J., Zahedi, S., ve Srivastava, M.B. (2007) Power management in energy harvesting sensor networks, ACM Transactions on Embedded Computing Systems, 6(4), p.32. DOI: 10.1145/1274858.1274870
CR  - Kosunalp, S. (2015) MAC protocols for energy harvesting wireless sensor networks: Survey, ETRI Journal, 37(4), 804-812. DOI: 10.4218/etrij.15.0115.0017
CR  - Kosunalp, S. (2016) A new energy prediction algorithm for energy-harvesting wireless sensor networks with q-learning, IEEE Access, 4, 5755-5763. DOI: 10.1109/ACCESS.2016.2606541
CR  - Kosunalp, S. (2016) A performance evaluation of solar energy prediction approaches for energy-harvesting wireless sensor networks, International Journal of Applied Mathematics, Electronics and Computers, 4, 424-427. DOI: 10.18100/ijamec.266963
CR  - Kosunalp, S., Chu, Y., Mitchell, P.D., Grace, D., Clarke, T., (2016) Use of q-learning approaches for practical medium access control in wireless sensor networks, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 55, 146-154. DOI: 10.1016/j.engappai.2016.06.012
CR  - Kosunalp, S. (2017) An energy prediction algorithm for wind-powered wireless sensor networks with energy harvesting, Energy, 139, 1275-1280. DOI: 10.1016/j.energy.2017.05.175
CR  - Noh, D.K. ve Kang, K. (2011) Balanced energy allocation scheme for a solar-powered sensor system and its effects on network-wide performance, Journal of Computer and System Sciences, 77,  917-932. DOI: 10.1016/j.jcss.2010.08.008
CR  - J.C. Piorno, C. Bergonzini, D. Atienza & T.S. Rosing, “Prediction and management in energy harvested wireless sensor nodes,” In Proc. IEEE Wireless VITAE’09, 2009, pp. 6-10. DOI: 10.1109/WIRELESSVITAE.2009.5172412
CR  - Sudevalayam, S., and Kulkarni, P. (2011) Energy harvesting sensor nodes: survey and implications, IEEE Commun. Survey Tutorials, 13(3), 443-461. DOI: 10.1109/SURV.2011.060710.00094
CR  - Tuna, G., Gungor, V.C., ve Gulez, K. (2013a) Wireless sensor networks for smart grid applications: a case study on link reliability and node lifetime evaluations in power distribution systems, International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 2013, Article ID 796248. DOI: 10.1155/2013/796248
CR  - Tuna, G., Gungor, V.C., ve Gulez, K. (2013b) Energy harvesting techniques for industrial wireless sensor networks, In Industrial Wireless Sensor Networks: Applications, Protocols, Standards and Products, 119-136
UR  - https://doi.org/10.17482/uumfd.418018
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/464705
ER  -