Araştırma Makalesi

Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması

Cilt: 13 Sayı: 1 21 Temmuz 2026
PDF İndir
TR EN

Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması

Öz

Fotovoltaik (FV) sistemlerin güç üretiminin doğru tahmin edilmesi, enerji yönetimi açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, fotovoltaik güç tahmini probleminde LSTM, GRU ve BiLSTM modellerinin karşılaştırmalı performans analizi sunulmaktadır. Analizler, Türkiye’nin farklı iklim bölgelerindeki ve farklı kapasitelerdeki üç sisteme ait 2024 yılında toplanan aylık üretim verileri ve Open-Meteo arşiv API’sinden elde edilen meteorolojik değişkenler kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Modellerin adil karşılaştırılabilmesi amacıyla tüm veri ön işleme adımları, eğitim protokolü ve değerlendirme metrikleri her bir model için aynı şekilde uygulanmıştır. Model performansları Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) ve determinasyon katsayısı (R²) kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre, GRU modellerinin rekabetçi doğruluk ve yüksek hesaplama verimliliği sunduğu, eğitim ve doğrulama kaybı eğrileri birlikte değerlendirildiğinde, LSTM mimarisinin bazı sistemlerde eğitim verisine daha hızlı uyum sağladığı, buna karşılık doğrulama performansında aynı ölçüde istikrarlı bir iyileşme göstermediği gözlenmiştir. BiLSTM mimarisinin büyük ölçekli sistemlerde avantaj sağladığı, ancak küçük ölçekli sistemlerde tutarlı bir üstünlük sergilemediği belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Fotovoltaik Güç Tahmini, Fotovoltaik Santraller, Derin Öğrenme, LSTM, GRU, BiLSTM

Etik Beyan

Kullanılan veriler ticari gizlilik kapsamında olup, halka açık değildir ve yalnızca bu araştırma çalışması için kullanım izni verilmiştir. Ayrıca yazarlar herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan eder.

Teşekkür

Bu çalışmada kullanılan güneş enerji sistemi üretim verilerinin sağlanmasındaki değerli katkılarından dolayı VAWTTURK Enerji İnşaat Müh. Hiz. ve Ticaret Ltd. Şti. (Trabzon) yetkililerine ve Technicall Yenilenebilir Enerji Dan. Tic. Ltd. Şti. (Kocaeli) firması yetkililerine çalışmanın sağlanabilmesi için verdikleri üretim verilerinden dolayı teşekkürlerimizi sunarız.

Kaynakça

  1. Alharkan H, Habib S, Islam M. Solar power prediction using dual stream CNN-LSTM architecture. Sensors 2023;23(2):945.
  2. Ibrahim MS, Gharghory SM, Kamal HA. A hybrid model of CNN and LSTM autoencoder-based short-term PV power generation forecasting. Electrical Engineering 2024;106(4):4239–4255.
  3. Tajjour S, Chandel SS, Malik H, Márquez FPG, Alotaibi MA. Daily power generation forecasting for a grid-connected solar power plant using transfer learning technique. Applied Intelligence 2025;55(6):383.
  4. Ladjal B, Nadour M, Bechouat M, Hadroug N, Sedraoui M, Rabehi A, Agajie TF. Hybrid deep learning CNN-LSTM model for forecasting direct normal irradiance: a study on solar potential in Ghardaia, Algeria. Scientific Reports 2025;15(1):15404.
  5. Agga A, Abbou A, Labbadi M, El Houm Y, Ali IHO. CNN-LSTM: an efficient hybrid deep learning architecture for predicting short-term photovoltaic power production. Electric Power Systems Research 2022;208:107908.
  6. Sabri NM, El Hassouni M. Accurate photovoltaic power prediction models based on deep convolutional neural networks and gated recurrent units. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects 2022;44(3):6303–6320.
  7. Şenol İH, Bilgin Ş, Bilgin K. Güneş enerji sistemi yıllık üretim verileri veri seti. [Kişisel iletişim, WhatsApp]. VAWTTURK Enerji İnşaat Müh. Hiz. ve Tic. Ltd. Şti., Trabzon; 27 Mart 2025.
  8. Çilli K. Kocaeli bölgesi güneş enerji sistemi 2024 yılı 12 aylık üretim verileri. [Kişisel iletişim, e-posta]. Technicall Yenilenebilir Enerji Dan. Tic. Ltd. Şti., Kocaeli; 27 Mart 2025.
  9. Zheng A, Casari A. Feature engineering for machine learning: principles and techniques for data scientists. Sebastopol: O’Reilly Media; 2018.
  10. Voyant C, Notton G, Kalogirou S, Nivet ML, Paoli C, Motte F, Fouilloy A. Machine learning methods for solar radiation forecasting: a review. Renewable Energy 2017;105:569–582.

Kaynak Göster

APA
Ayvaz, O., & Tomak, Ö. (2026). Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 13(1), 1-11. https://doi.org/10.54365/adyumbd.1882498
AMA
1.Ayvaz O, Tomak Ö. Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2026;13(1):1-11. doi:10.54365/adyumbd.1882498
Chicago
Ayvaz, Onur, ve Özgür Tomak. 2026. “Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması”. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 13 (1): 1-11. https://doi.org/10.54365/adyumbd.1882498.
EndNote
Ayvaz O, Tomak Ö (01 Temmuz 2026) Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 13 1 1–11.
IEEE
[1]O. Ayvaz ve Ö. Tomak, “Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması”, Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 13, sy 1, ss. 1–11, Tem. 2026, doi: 10.54365/adyumbd.1882498.
ISNAD
Ayvaz, Onur - Tomak, Özgür. “Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması”. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 13/1 (01 Temmuz 2026): 1-11. https://doi.org/10.54365/adyumbd.1882498.
JAMA
1.Ayvaz O, Tomak Ö. Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2026;13:1–11.
MLA
Ayvaz, Onur, ve Özgür Tomak. “Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması”. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 13, sy 1, Temmuz 2026, ss. 1-11, doi:10.54365/adyumbd.1882498.
Vancouver
1.Onur Ayvaz, Özgür Tomak. Fotovoltaik Sistemlerin Güç Üretim Tahmininde LSTM, GRU Ve BILSTM Modellerinin Performans Karşılaştırması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 01 Temmuz 2026;13(1):1-11. doi:10.54365/adyumbd.1882498