Yeşil hidrojen tesisi kurulum maliyetlerinin hesaplanması ve il bazlı amortisman sürelerinin yapay zeka teknikleri ile tahmini
Calculation of green hydrogen plant installation costs and province-based amortization period estimation using artificial intelligence techniques
- Tez No: 1005345
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET NURİ SEYMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, gelişen teknoloji ile birlikte her geçen gün hızla büyüyen ve gelişen yenilenebilir enerji metotlarının paralelinde bir ihtiyaç haline gelen üretilen enerjinin depolanması çalışmalarından enerjiyi farklı formlarda depolamasına yönelik yapılan çalışmaların yapay zeka tahmin yöntemleri ile maliyetlerinin ve amortisman sürelerinin kestirilmesine yöneliktir. Bu noktada sadece depolamaya yönelik değil aynı zamanda çevreci yaklaşımda sunan yeşil hidrojen teknolojisi tüm Dünya'da büyük bir hareketlilik kazanmıştır. Ülkeler beş yıllık on yıllık yahut daha uzun süreli hidrojene dayalı üretim depolama yahut kullanım alanında planlar açıklamada ve böylece küresel ısınma ve karbon salınımı ile mücadele hedeflenmektedir. Türkiye bu çalışmalarda Türkiye Hidrojen Teknolojisi ve Yol Haritası, Yeşil Büyüme Teknolojisi Yol Haritası, Güney Kalkınma Ajansı tarafından yürütülen HYSouthMaramara projeleri ve benzerleri ile yer almaktadır. Bu noktada üretilen enerji miktarı artarken artmayan mevcut hatlarda taşınmakta buda bazı alt yapı ve iletim, dağıtım sorunları yaratmaktadır. Bu noktada üretilen enerjinin depolanması elzem bir hale gelmektedir. 2015 yılında Türkiye'de büyük bir kesinti meydana gelmiş olup bu kesintinin nedenin iletim sistemindeki arızadan kaynaklandığını Türkiye Elektrik İletim A.Ş. tarafından açılanmıştı. Bu ve benzeri durumlar küresel ısınma, karbon dönüşüm projeleri yeşil üretim teknolojilerini ön plana çıkarmıştır. Yeşil üretim teknolojileri tamamen yenilenebilir kaynaklarla yapılan üretim metotları olup çevre ve doğaya dost projelerdir. Enerji depolama teknolojileri arasında enerjinin farklı formlarda depolanması hususu düşünüldüğünde bunun yeşil üretim teknolojileri ile birleştirilmesi birçok açıdan geleceğe yönelik yeşil hidrojen üretimin birçok soruna cevap olacağını göstermektedir. Yeşil hidrojen teknolojisi mevcut teknolojide yaygın olmaması, teknolojinin hala geliştirilmekte olması, yeşil hidrojen üretimi için kullanılacak enerjinin güneş ve rüzgâr gibi lineer olmayan kaynaklardan sağlanıyor olması yapılacak olan fizibilite çalışmalarında kestirilemeyen sonuçlar çıkmasına sebep olmaktadır. Bu noktada cevap yapay zekâ çalışmalarında aranmaktadır. Yapay zekâ çalışmaları makine öğrenmesi yöntemlerine dayalı tahmin yöntemleri ile sağlıktan, turizme, ulaşımdan, ekonomiye, bilimden eğitime sayısız alanda farklı metotlar ve uygulamalarla çözüm olmaktadır. Tüm bu anlatılanlar ışığında lineer olmayan veriler ile tahmin edilmesi zor olan ancak yatırım aşamasında büyük maliyetler ve çalışmalar gerektiren sonrasında yanlış seçimler ile geri dönülemez hatalara sebep olabilecek yeşil hidrojen tesisi kurulumu için en doğru seçimin yapılmasına akademik olarak bir katkı sunup sanayide yol gösterici olmak adına bu çalışma yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study focuses on estimating the costs and depreciation periods of artificial intelligence prediction methods for storing energy in different forms, which has become a necessity alongside the rapidly growing and developing renewable energy methods that advance with evolving technology. At this point, green hydrogen technology, which offers not only storage but also an environmentally friendly approach, has gained significant momentum worldwide. Countries are announcing plans for hydrogen-based production, storage, or use over five, ten, or even longer periods, aiming to combat global warming and carbon emissions. Turkey is participating in these efforts through the Turkey Hydrogen Technology and Roadmap, the Green Growth Technology Roadmap, the HYSouthMarmara projects run by the South Development Agency, and similar initiatives. At this point, while the amount of energy produced is increasing, it is being transported through existing lines that are not increasing, creating some infrastructure, transmission, and distribution problems. At this point, the storage of the energy produced becomes essential. In 2015, a major power outage occurred in Turkey, and the cause of this outage was attributed to a fault in the transmission system, as stated by Turkey Electricity Transmission Inc. Such incidents have brought green production technologies to the forefront, driven by global warming and carbon conversion projects. Green production technologies are production methods that utilize entirely renewable resources and are environmentally friendly projects. When considering the storage of energy in different forms among energy storage technologies, combining this with green production technologies shows that green hydrogen production will provide solutions to many problems in the future in many ways. Green hydrogen technology is not yet widely adopted in current technology, as the technology is still under development. Furthermore, the energy used for green hydrogen production is sourced from non-linear sources such as solar and wind power, leading to unpredictable outcomes in feasibility studies. At this point, the answer lies in artificial intelligence research. Artificial intelligence studies provide solutions in countless areas, from health to tourism, transportation to economics, science to education, using different methods and applications based on machine learning prediction methods. In light of all this, this study was conducted to make an academic contribution to making the most accurate choice for the establishment of green hydrogen plants, which are difficult to predict with non-linear data but require significant costs and work during the investment phase and can lead to irreversible errors due to wrong choices, and to serve as a guide for the industry.
Benzer Tezler
- The investigation of the economical aspect of clean hydrogen production with small modular reactors
Nükleer enerji kullanımıyla temiz hidrojen üretiminin ekonomik olarak incelenmesi
EMRE SÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE
- Conceptual design and exergy based sustainability performance evaluation of an integrated wind-to-hydrogen energy system with 20 MW electrolyzer
Rüzgar enerjisi destekli 20 MW elektrolizörlü hidrojen enerji sisteminin kavramsal tasarimi ve ekserji temelli sürdürülebilirlik performans değerlendirmesi
ALİ EREN ALUÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN MİDİLLİ
- Yeşil hidrojen tesis lokasyonlarının değerlendirilmesi için bir çalışma: Türkiye örneği
A study for the evaluation of green hydrogen facility locations: case study in Turkiye
SELİM KARAASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRAN ŞEKER
- Yenilenebilir enerji tedarik zinciri yönetiminde yer seçimi ve risk analizi
Site selection and risk analysis in renewable energy supply chain management
AYŞE NURAY CANAT
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN
- Lıfe cycle assessment of green hydrogen productıon vıa electrolysıs
Elektroliz yoluyla yeşil hidrojen üretiminin yaşam döngüsü değerlendirmesi
HAKAN ÇAMUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ KARAOSMANOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI İŞLER KAYA