VERİ MADENCİLİĞİ SÜRECİ KULLANILARAK GÜNEŞ IŞINIMININ TAHMİNİ

Öz

Yeryüzünde yatay bir düzlem üzerine gelen güneş ışınımının şiddeti, güneşin mevsimlere ve saate göre değişen konumuyla değişiklik göstermektedir. Güneş ışınımının dünya üzerinde, su sıcaklığının yükselmesi ve doğal olaylar için enerji sağlanması gibi etki alanları bulunmaktadır. Güneş enerjisinden mümkün olduğunca fayda sağlayabilmek ve zararlarından sakınabilmek için güneş ışınımı üzerinde yapılan çalışmaların önemi giderek artmaktadır. Bu çalışmada, 2009–2010 yıllarına ait veriler kullanılarak veri madenciliği süreci yardımı ile güneş ışınımı modellenmiştir. Ölçülen değerler ile model sonuçları kıyaslandığında Multilayer Perceptron algoritması ile kurulan üç girdili (P-Ta-Rh) modelin en uygun sonucu verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• veri madenciliği süreci, güneş ışınımı, Isparta

ESTIMATION OF SOLAR RADIATION USING DATA MINING PROCESS

Öz

Intensity of solar radiation on a horizontal plane of the earth varies with the position depending hour and season of the sun. The impact fields of solar radiation over the world are found such as the rise of water temperature and the provision of energy for natural events. It has an increasing importance of works on the solar radiation to benefit and avoid damages from solar energy. In this study, the data mining process is used to estimate solar radiation. Data for 2009-2010 years are modeled with KStar, Linear Regression, RBF Network, Simple Linear Regression, M5'Rules, Decision Table, Random Subspace and Multilayer Perceptron algorithms. Comparing model results with measured values, it is shown that the model (P-Ta-Rh) with three input parameters developed using multilayer perceptron algorithm is the most appropriate model.

Anahtar Kelimeler

• data mining process, solar radiation, Isparta

Kaynakça

1. Varınca, K.B., Varank, G., 2005. Güneş kaynaklı farklı enerji üretim sistemlerinde çevresel etkilerin kıyaslanması ve çözüm önerileri. Güneş Enerjisi Sistemleri Sempozyumu ve Sergisi, 148-160, 24-25 Haziran 2005, İçel.
2. Bulut, H., Büyükalaca, O., 2007. Simple model for the generation of daily global solar-radiation data in Turkey. Applied Energy, 84, 477 – 491.
3. Rivington, M., Bellocchi, G., Matthews, K.B., Buchan, K., 2005. Evaluation of Three Model Estimations of Solar Radiation at 24 UK Stations. Agricultural and Forest Meteorology, 132, 228–243.
4. Şen, Z., 1998. Fuzzy Algorithm for Estimation of Solar Irradiation. Solar Energy, 63 (1), 39 – 49.
5. Şen, Z., Tan, E., 2001. Simple models of solar radiation data for northwestern part of Turkey. Energy Conversion and Management, 42, 587 – 598.
6. Wong, L.T., Chow, W.K., 2001. Solar radiation model. Applied Energy, 69, 191 – 224.
7. Dorvlo, A.S.S., Jervase, J.A., Al-Lawati, A., 2002. Solar Radiation Estimation Using Artificial Neural Networks. Applied Energy, 71, 307-319.
8. Sfetsos, A., Coonick, A.H. 2000. Univariate and Multivariate Forecasting of Hourly Solar Radiation With Artificial Intelligence Techniques. Solar Energy, 68(2), 169-178.

9. Sözen, A., Arcaklıoğlu, E., Özalp, M., 2004. Estimation of Solar Potential in Turkey by Artificial Neural Networks Using Meteorological and Geographical Data. Energy Conversion and Management, 45, 3033-3052.
10. http://tr.wikipedia.org/wiki/Veri_madencili%C4%9Fi. (Erişim tarihi: 29.11.2010).
11. Alpaydın, E.2000. Zeki veri madenciliği: ham veriden altın bilgiye ulaşma yöntemleri.Bilişim2000eğitimsemineri.www.deu.edu.tr/userweb/k.yaralioglu/dosyalar /ver_mad.doc (Erişim tarihi: 29.11.2010).