Machine learning techniques for solar power output predicting

Accurate solar power forecasting is necessary for solar power facilities to operate dependably and effectively. This thesis suggests a novel approach for making longterm forecasts regarding solar power output using Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks and the Nadam optimizer. Despite the challenges brought on by the sun's erratic beams, the objective is to provide accurate projections for the system's design and operation.The research's initial phase involves using a variety of unique methodologies to compare and contrast the findings from numerous LSTM models with those from more traditional time series models like ARIMA and SARIMA. The suggested LSTM model using the Nadam optimizer generates more accurate predictions when compared to traditional methods. To increase the system's accuracy and dependability, the impact of climatic factors on solar power forecasting is being researched.The proposed approach results in a number of significant improvements. By taking into account the sensitivity of SPV output power to a variety of environmental conditions, it first presents a novel viewpoint on SPV power forecasting. By comparing the method to other widely used SPV power forecasting methodologies, it also confirms the technique's effectiveness. The recommended method facilitates in the prediction of mitigating factors like solar irradiance and SPV module efficiency in addition to increasing forecast accuracy.The limitations of the suggested technique are also highlighted in the research, including the need for suitable training data and the difficulties in managing the LSTM's forget gate's memory. Future research may look at different neural network topologies and integrate more input parameters to further boost prediction accuracy.Finally, this thesis presents a novel approach for long-term solar power forecasting that combines LSTM with the Nadam optimizer. The findings have ramifications for solar power system optimization, design, and operation, and they also help with the creation of solar power forecasting algorithms. Accurate estimates of solar power output enable improved system architecture, increased dependability, and increased economic viability.

Güneş enerjisi santrallerinin güvenilir ve verimli bir şekilde çalışması için, doğru güneş enerjisi tahmini gereklidir. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) sinir ağlarını ve Nadam iyileştiriciyi kullanan bu tez, güneş enerjisi çıkışı hakkında uzun vadeli tahminler yapmak için yeni bir yöntem önermektedir. Amaç, düzensiz güneş ışınlarının neden olduğu zorluklara rağmen, sistemin tasarımı ve işleyişi için doğru tahminler vermektir. Araştırmanın ilk adımı, birçok LSTM modelinden elde edilen sonuçları, bir dizi farklı teknik kullanarak ARIMA ve SARIMA gibi daha geleneksel zaman serisi modellerinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırmak ve karşılaştırmaktır. Geleneksel yaklaşımlarla karşılaştırıldığında, Nadam optimize edici kullanılarak önerilen LSTM modeli daha güvenilir tahminler üretir. Ek olarak, sistemin hassasiyetini ve güvenilirliğini artırmak için iklimsel unsurların güneş enerjisi tahmini üzerindeki etkisi incelenir. Önerilen yöntemle birkaç önemli ilerleme kaydedilmiştir. İlk adım olarak, SPV çıkış gücünün çeşitli iklimsel faktörlere duyarlılığını dikkate alarak SPV güç tahminine yeni bir bakış açısı sunar. İkincisi, tekniğin başarısını diğer popüler SPV güç tahmin stratejileriyle karşılaştırarak doğrular. Önerilen teknik yalnızca tahmin doğruluğunu iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda güneş ışınımı ve SPV modülü verimliliği gibi hafifletici faktörlerin tahminine de yardımcı olur. Makale ayrıca önerilen stratejinin, uygun eğitim verilerinin gerekliliği ve LSTM'nin unutma kapısının hafızasını kontrol etmenin zorluğu gibi uyarılarının altını çiziyor. Tahmin doğruluğunu daha da artırmak için, gelecekteki çalışmalar diğer sinir ağı topolojilerini incelemeyi ve daha fazla girdi parametresi eklemeyi içerebilir. Son olarak, bu tez, LSTM'yi Nadam optimizer ile birleştirerek uzun vadede güneş enerjisi tahmini için orijinal bir yöntemi açıklamaktadır. Sonuçlar, güneş enerjisi sistemlerinin tasarımı, işletimi ve optimizasyonu için çıkarımlara sahiptir ve güneş enerjisi tahmin algoritmalarının geliştirilmesine katkıda bulunur. Daha iyi sistem tasarımı, daha yüksek güvenilirlik ve daha ekonomik fizibilite, güneş enerjisi çıkışının kesin tahminleriyle mümkün kılınmıştır.