Özet:

Bu çalışmada, yapay sinir ağları (YSA) yöntemi kullanarak bir fotovoltaik (PV) panel yüzey sıcaklığının tahmininin yapılması amaçlanmaktadır. Deneysel olarak elde edilen PV verileri kullanılarak YSA’nın modelleme doğruluğu değerlendirilmiştir. Yapay Sinir Ağlarını (YSA) eğitmek için, dış sıcaklık, güneş radyasyonu ve rüzgâr hızı değerleri girdi ve yüzey sıcaklığı çıktı olarak kullanılmıştır. YSA PV panel yüzey sıcaklığının tahmini için kullanılmıştır. Leveberg-Marquardt (LM) algoritmaları kullanılarak ileri besleme tipi yapay sinir ağları ile eğitilmiştir. İki tane geri yayılım (backpropagation) ağ tipi YSA algoritması da kullanışmıştır ve onların performansları LM algoritmasının tahmini ile karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağının eğitilmesi için deneysel verilerin üçte ikisi ve geri kalan üçte biri ise test için kullanılmıştır. Ayrıca, Scaled Conjugate Gradient (SCG) Backpropagation ve Resilient Backpropagation (RB)  tipi YSA algoritmaları LM algortimasının performansı ile karşılaştırılması için kullanılmıştır.Bu üç tip yapay sinir ağları algoritmalarının performansı karşılaştırılmıştır ve ortalama hata oranları %0.012177 ila %0.005962 aralığında elde edilmiştir. En iyi tahmini LM algoritması vermektedir. Yapay sinir ağlarının PV yüzey sıcaklığı tahmininde, konvansiyonel bağıntı metotlarından daha iyi sonuç vermiştir. Bu çalışma, PV yüzey sıcaklığını tahmin etmek için yapay sinir ağlarının etkili bir şeklide kullanılabileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: