EN
*Electricity Production Forecast in Solar Power Plants with LSTM/ **Coded with Google Colabs
The project progressed gradually. First, a study was done on the dataset. This study is about whether there is a deficiency in the dataset or how there is a connection between the data. After analyzing the relationships between the data, the data were labeled with the supervised learning method. Classes and observations with similar data were combined. After these processes, it has been tried to estimate the energy that can be produced in the coming months by using the LSTM method from artificial neural networks.
These analyzes were performed using approximately 760 data. Graphs from the analysis will be uploaded.
dataset in data.xlsx
A usable example for those interested in artificial intelligence or those doing a Master's Degree.
TR
*LSTM ile Güneş Enerji Santrallerinde Elektrik Üretim Tahmini **Google Colabs ile Kodlama yapılmıştır.
Projede kademeli olarak yol alındı. İlk önce veriseti üzerinde bir çalışma yapıldı. Bu çalışma verisetinde eksiklik olup olmadığı veya veriler arasında nasıl bir bağlantı olduğu ile alakalıdır. Veriler arasındaki ilişkiler analiz edildikten sonra veriler gözetimli öğrenme yöntemi ile etiketlendirilmiştir. Benzer veriler içeren sınıflar ve gözlemler birleştirilmiştir. Bu işlemlerin ardından yapay sinir ağlarından LSTM yöntemi kullanılarak gelecek aylarda üretilebilecek enerji tahmini yapılmaya çalışılmıştır.
Yaklaşık 760 veri kullanılarak bu analizler yapılmıştır.
Analizlerden çıkan grafikler yüklenecektir. Veriseti data.xlsx dosyası içerisindedir.
Yapay zeka ile ilgilenenler veya YL yapanlar için kullanılabilir bir örnek