Makine Öğrenmesi Algoritması ile Çanakkale İlinin Güneş Işınım Şiddetinin Analizi

Abstract

Geçmişten günümüze ülkelerin gelişimi için en önemli etmenlerden biri enerjidir. Yenilenebilir ve yenilenemez enerji kaynakları bakımından zengin olan ülkeler hem sanayi de hem de turizm de gelişmişlerdir. Ülkemiz güneş, rüzgâr ve biyokütle enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarına uygun bir bölgede yer almaktadır. Bu nedenle son yıllarda güneş enerjisi, rüzgâr enerjisi, biokütle enerjisi birçok yatırımcının ilgi odağı olmuştur. Yatırımların doğru yerde olması için araştırma, tahmin, sınıflandırma gibi istatistiksel analizler yaparak uygun bölge ve illeri belirlenmesi önemlidir. Bu çalışmada Çanakkale iline ait güneş enerjisine ait güneş ışınım şiddeti için makine öğrenmesi yöntemleri ile yatırımcılar için ön çalışma amaçlanmıştır. Bu nedenle 2015-2019 yılları için güneş enerjisinden elde edilen güneş ışınım (günlük/saatlik) verileri kullanılarak Matlab programı aracılığı ile makine öğrenmesi algoritmasında sınıflama analizi dört temel algoritma ile Karar Ağaçları, Standartlaştırılmış Değişken Mesafeler, En Yakın Komşu Algoritması, Naive Bayes yapılmıştır. Yapılan analiz sonucuna göre güneş ışınım verilerinde makine öğrenmesi algoritmasının sınıflama yöntemlerinden karar ağaçları algoritması ile daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.