This research examines the estimation of solar radiation using artificial neural network (ANN) models in Turkish cities with similar latitude values such as Ankara, Sivas and Erzurum. The aim of this study is to investigate whether cities at similar latitudes exhibit similar trends in solar radiation values, despite their geographical differences. In this study, solar radiation prediction was made for 3 cities with a single-layer neural network. Monthly solar radiation intensity was estimated for the 10-year period between 2012 and 2022 with a total of 4764 samples taken from the General Directorate of State Meteorology. An artificial neural network model was developed with 8 units in the first hidden layer and 4 units in the second hidden layer. The optimizer used in compiling the model was determined as Adam, the loss function as 'mean_squared_error' and the metric as 'mse'. ReLU activation function was used in the input layer and hidden layers. A 10-year solar radiation intensity value was used in the output layer. 70% of the data set is reserved for training and 30% for testing data set. As a result, similar solar radiation trends were obtained in the same latitude regions, the results were confirmed by meteorological data.
Bu araştırma, Ankara, Sivas ve Erzurum gibi benzer enlem değerlerine sahip Türkiye şehirlerinde yapay sinir ağı (YSA) modellerini kullanarak güneş ışınımının tahmin edilmesini incelemektedir. Bu çalışmanın amacı, coğrafi farklılıklarına rağmen, benzer enlemdeki şehirlerin güneş ışınımı değerlerinde benzer eğilimler sergileyip sergilemediğini araştırmaktır. Bu çalışmada çok katmanlı sinir ağı ile 3 şehir için güneş ışınımı tahmini yapılmıştır. Devlet Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden alınan toplam 4764 numune ile 2012-2022 yılları arasındaki 10 yıllık süre için aylık güneş radyasyon yoğunluğu tahmin edilmiştir. İlk gizli katmanda 8 nöron, ikinci gizli katmanda 4 nöron bulunan bir yapay sinir ağı modeli geliştirilmiş ve Modelin derlenmesinde kullanılan optimizasyon fonksiyonu Adam, kayıp fonksiyonu 'mean_squared_error' ve metrik ise 'mse' olarak belirlenmiştir. Giriş katmanında ve gizli katmanlarda ReLU aktivasyon fonksiyonu kullanılmıştır. Çıkış katmanında 10 yıllık güneş ışınım şiddeti değeri kullanılmıştır. Veri setinin %70'i eğitim, %30'u ise test veri setine ayrılmıştır. Sonuç olarak, aynı enlem bölgelerinde benzer güneş ışınımı eğilimleri elde edilmiş, sonuçlar meteorolojik veriler ile doğrulanmıştır. Temmuz ayında Ankara için meteorolojik verilerden alınan solar radyasyon değeri 8.2 kWh/m2d iken yapay sinir ağı modeli ile bu değer yaklaşık 7.9 kWh/m2d olarak elde edilmiştir. Ayrıca çalışmanın sonucunda, R2 değeri 0,984 olarak belirlenmiştir.
