Gauss fonksiyonları ile pencerelenmiş polinom aktivasyon fonksiyonu kullanan dalgacık sinir ağı ile yapay sinir ağlarının, çok kısa vadeli rüzgar hızı tahmininde, tahmin başarımlarının karşılaştırılması
Yazarlar (2)
Dr. Öğr. Üyesi Serkan ŞENKAL Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Cem EMEKSİZ Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Türkiye
| Bildiri Türü |
Tebliğ/Bildiri
|
Bildiri Dili | Türkçe |
| Bildiri Alt Türü | Tam Metin Olarak Yayınlanan Tebliğ (Uluslararası Kongre/Sempozyum) | ||
| Bildiri Niteliği | Alanında Hakemli Uluslararası Kongre/Sempozyum | ||
| Kongre Adı | 3rd International Symposium on Innovative Approaches in Scientific Studies Section: Engineering and Natural Sciences | ||
| Kongre Tarihi | 19-04-2019 / 21-04-2019 | ||
| Basıldığı Ülke | Türkiye | Basıldığı Şehir | Ankara |
| Bildiri Linki | http://www.set-science.com/index.php?go=conf_detailid=42 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Yenilenebilir Enerji Sistemleri
|
||
| Özet |
| Fosil bazlı yakıtların giderek ömrünü tamamladığı dünyamızda alternatif enerji kaynaklarının önemi hızla artmaktadır. Bir alternatif enerji şekli olan rüzgar enerjisinde, rüzgar türbinleri kurulu olduğu alanın sadece% 1’ini işgal etmesi ve kurulduğu kırsal alanlarda tarım, hayvancılık ve ormancılık gibi faaliyetlere engel olmadığı için güneş enerji santrallerine göre daha fazla tercih edilebilir konumdadır. Ancak rüzgar enerjisinin değişkenliği ve süreksizliği, elektrik şebekesi içine rüzgar enerjisini entegre etmenin en büyük zorluğudur. Bu durumun önüne geçebilmenin en akıllıca yolu, rüzgar enerjisi üretiminin gelecekteki değerlerini tahmin etmektir. Yüksek doğrulukları ile rüzgar hızı tahmin yöntemleri bu sorunları en aza indirmek için kullanılabilecek etkili bir araçtır.Bu çalışma, geleneksel fonksiyonlu Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Gauss Fonksiyonları ile Pencerelenmiş Polinom fonksiyonlarından POLYWOG1 aktivasyon fonksiyonu kullanan Dalgacık Sinir Ağları (DSA) kullanılarak çok kısa süreli rüzgar hızı tahminini ve bu ağların başarımlarının karşılaştırmasını sunmaktadır. Veri, bir yıllık bir süre için on dakikalık çözünürlükte Ondokuz Mayıs Üniversitesi'nde bulunan bir hava istasyonundan toplanmıştır. Rüzgar hızı tahminler önümüzdeki 10 dakika için 24 saatlik bir süre içinde sunulmaktadır. YSA ve DSA için aynı topoloji kullanılmasına rağmen, DSA için önerilen tahmin sisteminin başarımı, YSA’ya göre daha yüksektir. Kök Hata Kareler Ortalaması (RMSE) ve Ortalama Karesel Hata (MSE) başarım etmeni olarak seçilmiştir. |
| Anahtar Kelimeler |
