Muş ili güneş enerjisi potansiyelinin makine öğrenmesi ile tahmini

dc.contributor.advisorTuğal, ıhsan
dc.contributor.authorŞener, ırem Fatma
dc.date.accessioned2024-12-14T18:08:02Z
dc.date.available2024-12-14T18:08:02Z
dc.date.issued2024
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Nükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionFen Bilimleri Enstitüsü, Nükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractEnerji üretimi tahmini, karar verme süreçleri ve değişken enerji kaynaklarının şebekeye entegrasyonu için kritik öneme sahiptir, çünkü bu tahminler, enerji arzındaki dalgalanmaların farklı zaman ve mekansal ölçeklerde ele alınmasını sağlar. Özellikle güneş enerjisi sektörü, yenilenebilir enerji üretiminde yüksek üretim payına sahiptir. Güneş enerjisi insanlığın enerji ihtiyaçlarını temiz, yenilenebilir ve sürdürülebilir bir şekilde karşılayabilecek potansiyele sahiptir. Fosil yakıtların çevresel etkilerinden kaçınılması ve iklim değişikliği ile mücadelede güneş enerjisi önemlidir. Güneş enerjisi üretimiyle doğrudan ilişkili olan güneş radyasyonu tahmini bu üretim sürecine katkı sağlayacaktır. Türkiye'nin Doğu Anadolu bölgesindeki Muş İli için yapılan bu tez çalışması, İlin güneş enerjisi potansiyeline katkı sağlayacak güneş radyasyonu günlük tahmini için zaman serisi ve regresyon makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak gerçekleştirildi. 2018 ile 2023 yılları arasındaki meteorolojik veriler kullanılarak günlük güneş radyasyonu tahmini yapıldı. Kullanılan yöntemlerle başarılı tahminler yapıldı. Çalışmanın sonuçları Muş'un güneş enerjisi üretimi için önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.en_US
dc.description.abstractEnergy production forecasting is of critical importance for decision-making processes and the integration of variable energy sources into the grid, as these forecasts allow fluctuations in energy supply to be addressed at different time and spatial scales. In particular, the solar energy sector has a high production share in renewable energy production. Solar energy has the potential to meet humanity's energy needs in a clean, renewable and sustainable way. Solar energy is important in avoiding the environmental impacts of fossil fuels and combating climate change. Solar radiation forecasting, which is directly related to solar energy production, will contribute to this production process. This thesis study for Muş Province in the Eastern Anatolia Region of Turkey was carried out using machine learning methods to determine the solar energy potential of the province. Solar radiation prediction was performed with time series and regression methods using meteorological data between 2018 and 2023. Successful forecasts were made with the methods used. The results of the study show that Muş has a significant potential for solar energy production.en_US
dc.identifier.endpage55en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=LY6e5xGA7WWUpEdrBmEPLliWueTPzMl5HmyLQgAmbGd-b_pxk-A64IyTivyctzPN
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12639/5950
dc.identifier.yoktezid902175
dc.language.isotr
dc.publisherMuş Alparslan Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKA_20241214
dc.subjectEnerjien_US
dc.subjectEnergyen_US
dc.titleMuş ili güneş enerjisi potansiyelinin makine öğrenmesi ile tahminien_US
dc.title.alternativeForecasting the solar energy potential of Muş province with machine learningen_US
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
5950.pdf
Boyut:
1.58 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text

Koleksiyon