@article{article_618757, title={Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kısa Dönem Güneş Enerjisi Santrali Üretim Tahmini: Kahramanmaraş Örnek Çalışması}, journal={Uluslararası Doğu Anadolu Fen Mühendislik ve Tasarım Dergisi}, volume={1}, pages={186–195}, year={2019}, author={Gök, Ahmet Oğuz and Yıldız, Ceyhun and Şekkeli, Mustafa}, keywords={Güneş Enerjisi Santrali,Üretim Tahmini,Yapay Sinir Ağı}, abstract={<p class="MsoNormal" style="text-align:justify;text-indent:0cm;line-height:normal;"> <span style="font-size:10pt;">Türkiye coğrafi konumu
nedeniyle büyük bir güneş enerjisi potansiyeline sahiptir ve ülkedeki Güneş
Enerjisi Santrali (GES) kurulu gücü hızla artmaktadır. Fakat GES
üretimlerindeki değişkenlik bu tesislerin elektrik şebeke sisteminde
işletilmesini problem haline getirmektedir. Bu problemin giderilmesi için GES
üretim tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada GES üretimleri için bir
tahmin sistemi önerilmiştir. Önerilen tahmin sisteminde Yapay Sinir Ağları (YSA)
kullanılmıştır. YSA Levenberg-Marquardt öğrenme algoritması kullanılarak
eğitilmiştir. YSA eğitim, doğrulama ve test süreçlerinde Kahramanmaraş ilinde
yer alan GES geçmiş üretim değerleri ve Küresel Tahmin Siteminden (KTS) alınan
bulutluluk tahmin verileri kullanılmıştır. YSA yapısı ve giriş değerleri
değiştirilerek analizler yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda giriş olarak
üretim değerleri ile birlikte bulutluluk tahmini kullanan YSA’nın sadece geçmiş
üretim değerleri kullanılan YSA’ya kıyasla daha başarılı olduğu tespit
edilmiştir.  </span> </p> <p> </p> <p> </p>}, number={2}, publisher={Selim TAŞKAYA}