Estimation of global solar radiation by using ANN and ANFIS

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-9756-8756en_US
dc.authorid0000-0003-3389-5739en_US
dc.contributor.authorAlparslan, N.C.
dc.contributor.authorKayabaşı, Ahmet
dc.contributor.authorRüşen, Selmin Ener
dc.date.accessioned2021-01-10T06:54:51Z
dc.date.available2021-01-10T06:54:51Z
dc.date.issued2019
dc.departmentKMÜ, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description2019 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2019 -- 31 October 2019 through 2 November 2019 -- -- 156545en_US
dc.description.abstractSolar energy has the greatest potential among the energy sources available in the world and it is clean and universal energy source. The first parameter that should be determined carefully when planning systems based on solar energy is the solar radiation value. The solar radiation values obtained from ground observations can be estimated with various software models. Especially, estimation models designed using emerging computer technology have ease of use and accuracy. In this study, the well-known artificial intelligence techniques such as artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) are used to estimate solar radiation. The analysis of solar radiation requires complex, lengthy and time consuming procedures and artificial intelligence techniques such as ANN and ANFIS eliminate great effort and time. A system that measures atmospheric data such as light, temperature and humidity using sensors is designed and for this study, measurements were made for over a month. The atmospheric data obtained from the climatic conditions of the province of Karaman and the surface solar radiation values measured using the Pyranometer are utilized to construct these models. As a result of testing the constructed models, the ANFIS model is found to be more successful than ANN. © 2019 IEEE.en_US
dc.description.abstractDünyada var olan enerji kaynakları arasında en büyük potansiyele sahip, temiz ve herkesin kullandığı enerji kaynağı güneştir. Güneş enerjisinden yararlanarak oluşturulacak bütün sistemlerin planlanmasında çok dikkatli belirlenmesi gereken ilk parametre güneş enerjisi radyasyon değeridir. Direk yer gözlemlerinden elde edilebilen güneş radyasyon değerleri aynı zamanda çeşitli modellerle de tahmin edilebilmektedir. Özellikle gelişen programlama dillerinden faydalanarak yapılan tahmin modelleri istenilen noktada ve kullanım kolaylığı sağladığı için oldukça avantajlıdır. Bu çalışmada yapay sinir ağları (YSA) ve bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağlar (BMSDUA) yapay zekâ teknikleri kullanılarak güneş radyasyonunu tahmini yapılmıştır. Karaman iklim koşullarında elde edilen atmosferik veriler ve Pyranometre kullanılarak ölçülen yeryüzü güneş radyasyon değerleri bu modellerin oluşturulmasında ve test edilmesinde kullanılmıştır. Atmosferik veriler dış atmosfer şartlarında ışık, sıcaklık ve nem sensörleri kullanılarak tasarlanan sistem üzerinden ölçülmüştür. Bir aylık verilerin analiz sonuçlarına göre güneş radyasyonunun tahmin edilmesinde BMSDUA modelinin YSA nodeline göre daha iyi bir model olduğu belirlenmiştir. Oluşturulan yeni modelin Ortalama Sapma Hata (OSH) 0.00938 ve Kök Ortalama Kare Hata (KOKH) hata değerinin 0.09430 olduğu bulunmuştur. Kullanılan veri setinin genişletilmesi durumunda hesaplanan hata değerinin düşeceği öngörülmektedir. Bu çalışma ileride geliştirilerek oluşturulan yeni modelllerin geliştirilmesine katkı sağlayacak ve farklı bölgelerde daha fazla veri setleri ile test edilebilecektir.en_US
dc.identifier.citationAlparslan, N. C., Kayabaşı, A., Ruşen, S. E. & 2019 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU). (October 01, 2019). Estimation of global solar radiation by using ANN and ANFIS. 1-6.
dc.identifier.doi10.1109/ASYU48272.2019.8946448
dc.identifier.isbn9781728128689
dc.identifier.scopus2-s2.0-85078333151
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/ASYU48272.2019.8946448
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11492/4003
dc.identifier.wosWOS:000631252400099
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.indekslendigikaynakWeb of Sceince
dc.indekslendigikaynakScopus
dc.institutionauthorKayabaşı, Ahmet
dc.institutionauthorRüşen, Selmin Ener
dc.language.isotr
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en_US
dc.relation.journalProceedings - 2019 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference, ASYU 2019en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectAdaptive Neuro-Fuzzy Inference System.en_US
dc.subjectArtificial Neural Networken_US
dc.subjectSolar Radiation Estimationen_US
dc.subjectGüneş Radyasyonu Tahminien_US
dc.subjectYapay Sinir Ağıen_US
dc.subjectBulanık Mantık Sistemine Dayalı Uyarlanabilir Ağlaren_US
dc.titleEstimation of global solar radiation by using ANN and ANFISen_US
dc.title.alternativeGlobal güneş radyasyonunun YSA ve BMSDUA kullanarak tahmin edilmesien_US
dc.typeConference Object

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
Alparslan, Nuh Cevdet.pdf
Boyut:
438.88 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin /Full Text
İndir

Koleksiyon

Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü,Bildiri & Sunum Koleksiyonu
Mühendislik Fakültesi, Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü, Bildiri & Sunum Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu