Installed solar power prediction for Turkey using artificial neural network and bidirectional long short - term memory
| dc.contributor.author | Özdemir, Mehmet Hakan | |
| dc.contributor.author | İnce, Murat | |
| dc.contributor.author | Aylak, Batin Latif | |
| dc.contributor.author | Oral, Okan | |
| dc.contributor.author | Taş, Mehmet Ali | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-05T19:55:19Z | |
| dc.date.available | 2025-02-05T19:55:19Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.department | TAÜ, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü | en_US |
| dc.description.abstract | Sürdürülebilir bir kalkınma için yenilenebilir enerji kaynakları önemli bir rol oynamakta ve yenilenebilir enerji kaynaklı enerji üretiminin payı tüm dünyada hızla artmaktadır. Ülkemiz, bulunduğu coğrafi konumu nedeniyle hem güneş hem de rüzgâr enerjisi açısından büyük bir potansiyele sahiptir. Bu potansiyeli kullanma konusunda henüz istenen düzeye ulaşılamamıştır. Yine de son yıllarda kurulu gücün artmasıyla birlikte güneş enerjisinden elektrik üretimi çalışmaları hız kazanmıştır. Bu çalışmada, Türkiye’nin 2009-2019 yılları arasındakikümülatif güneş enerjisi kurulu gücü verileri kullanılmıştır. Bu veriler ile2020 yılı için kümülatif kurulu gücü tahmin etmekamacıylaYapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network - ANN) ve İki Yönlü Uzun-Kısa Vadeli Bellek (Bidirectional Long Short-Term Memory - BLSTM) yöntemleri kullanılmıştır. Kümülatif kurulu güç tahmin edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılarak yorumlanmıştır.1.INTRODUCTIONThe energy needs of countries are increasing day by day. As a result of increasing consumption, fossil energy resources in the world are rapidly running out. Nevertheless,fossil energy resources still have a considerable share in primary energy consumption acrossthe world. Primary energy consumption by sourcesin 2018 and 2019is shown forthe entire worldin Figure 1 and Figure 2. As can be seen from the Figures, the primary energy consumption originating from fossil energyresourcesis over 80% in both years.Moreover, Turkey’s primary energy consumption bysources in 2018 and 2019 isshown in Table 1.Hydroelectric energy data are not given under renewable energy in the reference. | |
| dc.description.abstract | Renewable energy sources play an essentialrole insustainable development. The share of renewable energy-based energy generation is rapidly increasing all over the world. Turkey has a great potential in terms of both solar and wind energy due to its geographical location. The desired level has not yet been reached in using this potential. Nevertheless, with the increase in installed power in recent years, electricity generation from solar energy has gained momentum. In this study, data on cumulative installed solar power in Turkey in the 2009-2019 period were used. Artificial Neural Network (ANN) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BLSTM) methods were selected to predict the cumulative installed solar power for 2020 with these data. The cumulative installed power was predicted, and the results were compared and interpreted. | |
| dc.identifier.citation | Özdemir, Mehmet H., İnce, M., Aylak, Batin L., Oral, O., Taş, Mehmet A. (2020). Installed solar power prediction for Turkey using artificial neural network and bidirectional long short - term memory. Business & Management Studies: An International Journal, 8 (5), 4047-4068. | |
| dc.identifier.doi | 10.15295/bmij.v8i5.1639 | |
| dc.identifier.endpage | 4068 | en_US |
| dc.identifier.issue | 5 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 4047 | en_US |
| dc.identifier.trdizinid | 423857 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12846/1524 | |
| dc.identifier.volume | 8 | en_US |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.relation.ispartof | Business & Management Studies: An International Journal | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Yenilenebilir enerji | en_US |
| dc.subject | Güneş enerjisi | en_US |
| dc.subject | Tahmin | en_US |
| dc.subject | Yapay sinir ağı | en_US |
| dc.subject | Renewable energy | en_US |
| dc.subject | Solar energy | en_US |
| dc.subject | Prediction | en_US |
| dc.subject | Artificial neural network | en_US |
| dc.title | Installed solar power prediction for Turkey using artificial neural network and bidirectional long short - term memory | |
| dc.title.alternative | Türkiye için güneş enerjisi kurulu gücünün yapay sınır ağı ve iki yönlü uzun - kısa vadeli bellek kullanılarak tahmini | |
| dc.type | Article |
