| Yazarlar (2) |
Öğr. Gör. Şaban FINDIK
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye |
Dr. Öğr. Üyesi Salih ERMİŞ
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye |
| Özet |
| Küresel enerji talebindeki hızlı artış, sanayileşme, nüfus artışı, teknolojik ilerlemeler tarafından yönlendirilen, yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişin önemini vurgulamıştır. Bunun yanında, tarımsal sulamada enerji ihtiyacını karşılamak için yenilenebilir enerji, özelliklede fotovoltaik (PV) sistemler aracılığıyla tarımsal uygulamalarda yaygınlaşan bir enerji kaynağı haline gelmiştir. Ancak, PV sistemlerinin verimi, solar ışınımı ve sıcaklık gibi meteorolojik ve çevresel faktörlere bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Bu nedenle, sulama sistemlerinin etkin çalışması için enerji üretiminin öngörülebilir olması kritik bir gerekliliktir. Bu çalışmada, PV sistemlerinin güç çıktısını tahmin etmek için Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) algoritması, geçmiş solar ışınımı, sıcaklık ve gerçek güç üretim verileri kullanılarak uygulanmıştır. KKO algoritması, karıncaların yiyecek arama davranışından esinlenerek, feromon izleri ve adaptif öğrenme temelinde çözümleri yinelemeli olarak rafine ederek tahmin sürecini optimize eder. Önerilen yöntem, Türkiye'nin Orta Anadolu bölgesinde bulunan bir güneş enerjisi santrali üzerine yapılan bir vaka çalışması kullanılarak değerlendirilmektedir. Modelin doğruluğu, saatlik, günlük, haftalık, aylık ve mevsimsel tahminler dahil olmak üzere çeşitli zaman dilimlerinde tahmin edilen değerlerin gerçek ölçümlerle karşılaştırılmasıyla değerlendirilir. Sonuçlar, KKO tabanlı tahmin modelinin PV güç çıktısını tahmin etmede yüksek doğruluk sağladığını, Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (OMYH) değerlerinin tahmin süresi uzadıkça iyileştiğini göstermektedir. Bu çalışmanın bulguları, KKO'nun PV güç tahminini geliştirmek için sağlam ve verimli bir optimizasyon tekniği olduğunu önermektedir. Önerilen model, tarımsal sulama sistemlerinin enerji planlamasında yüksek doğrulukla kullanılabilecek stratejik bilgiler sunmaktadır. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü |
Özgün Makale
|
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale |
| Dergi Adı | Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi |
| Dergi ISSN | 2148-3647 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR |
| Makale Dili | İngilizce |
| Basım Tarihi | 07-2025 |
| Cilt No | 12 |
| Sayı | 3 |
| Sayfalar | 653 / 665 |
| Doi Numarası | 10.30910/turkjans.1683035 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.30910/turkjans.1683035 |
| Atıf Sayıları |
