'Middle East Technical University, Faculty of Architecture'
Abstract
Increasing photovoltaic (PV) panel instalments jeopardise the electrical grid frequency, especially in island countries, such as Cyprus. For a continuous growth in the PV instalments in Northern Cyprus as well as minimal usage of conventional energy sources in power generation, it is of utter importance for a grid manager to possess information on the energy production of PV panels, hence knowledge on received radiation, i.e. Global Horizontal Irradiation (GHI). Therefore, the prediction of GHI plays an essential role in the growth of renewable energy in Northern Cyprus. This study focuses on forecasting long-term and short-term GHI for Kalkanlı, Northern Cyprus. For long-term forecasting, a dataset is obtained from NASA while the short-term GHI prediction is carried out with a dataset recorded at METU NCC. Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) algorithms are employed for the long-term GHI forecasting. Support Vector Regression (SVR) is employed in addition to CNN and LSTM algorithms in the short-term GHI estimation. For both datasets, hybrid and stand-alone models are constructed, and their performances evaluated extensively. Additionally, seasonal forecasting is carried out for the short-term GHI estimation with a hybrid model of CNN, LSTM and SVR.Artan fotovoltaik (PV) panel kurulumları, özellikle Kıbrıs gibi ada ülkelerinde elektrik şebekesi frekansını tehlikeye atıyor. Kuzey Kıbrıs'ta PV kurulumlarında sürekli bir büyüme ve aynı zamanda güç üretiminde geleneksel enerji kaynaklarının minimum kullanımı için, bir şebeke yöneticisinin PV panellerinin enerji üretimi hakkında bilgi sahibi olması, dolayısıyla alınan radyasyon, yani Küresel Yatay Işınlama (GHI) hakkında bilgi sahibi olması son derece önemlidir. Bu nedenle, GHI tahmini Kuzey Kıbrıs'ta yenilenebilir enerjinin büyümesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışma, Kuzey Kıbrıs Kalkanlı için uzun vadeli ve kısa vadeli GHI tahminine odaklanmaktadır. Uzun vadeli tahminler için NASA'dan bir veri seti elde edilirken, kısa vadeli GHI tahmini ODTÜ KKK'da kaydedilen bir veri seti ile gerçekleştirilmiştir. Uzun vadeli GHI tahmini için Evrişimli Sinir Ağı (CNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) algoritmaları kullanılmıştır. Kısa vadeli GHI tahmininde CNN ve LSTM algoritmalarına ek olarak Destek Vektör Regresyonu (SVR) kullanılmıştır. Her iki veri kümesi için de hibrit ve bağımsız modeller oluşturulmuş ve performansları kapsamlı bir şekilde değerlendirmiştir. Ek olarak, CNN, LSTM ve SVR'nin hibrit modeli ile kısa vadeli GHI tahmini için mevsimsel tahmin gerçekleştirilmiştir.M.S. - Master of Scienc
