Öz
Güneş enerjisi santrallerinin şebekeye entegrasyonunda üretimin doğru tahmini büyük önem taşır. Bu çalışmada Konya'daki 5 MW gücündeki bir santrale ait 15 dakikalık üretim ve meteoroloji verileri kullanılarak dikkat mekanizmalı bir LSTM modeli geliştirilmiştir. Model; ARIMA, klasik LSTM ve GRU modelleriyle karşılaştırılmıştır. Önerilen model 1 saatlik tahmin ufkunda ortalama mutlak yüzde hatayı %6,2'ye düşürmüştür. Bulutlu günlerde dikkat ağırlıklarının ışınım değişimlerine yoğunlaştığı gözlenmiştir.
An Attention-Based LSTM Model for Short-Term Solar Power Forecasting
Accurate forecasting of generation is vital for integrating solar power plants into the grid. In this study, an attention-based LSTM model was developed using 15-minute generation and meteorological data from a 5 MW plant in Konya. The model was compared with ARIMA, vanilla LSTM and GRU models. The proposed model reduced the mean absolute percentage error to 6.2% for a one-hour horizon. On cloudy days, attention weights were observed to concentrate on changes in irradiance.
Tam Metin
Beyanlar
- Etik Kurul Onayı
- Bu çalışma etik kurul onayı gerektirmemektedir.
- Çıkar Çatışması
- Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan eder.
Kaynakça 5
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735
- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: Forecasting and control (5th ed.). Wiley.
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
- Kingma, D. P., & Ba, J. (2015). Adam: A method for stochastic optimization. In International Conference on Learning Representations.
- Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting. Journal of Machine Learning Research, 15(1), 1929–1958.
Atıf Göster
Lisans
© 2024 Oğuzhan Kurt, Nazlı Güneş. Bu makale, orijinal eser ve kaynağına uygun atıf yapılması koşuluyla her türlü ortamda sınırsız kullanım, dağıtım ve çoğaltmaya izin veren CC BY 4.0 lisansı altında dağıtılmaktadır. Lisans metni