Artificial neural network - based wind farm site selection using environmental and topographic data
Yapay sinir ağları temelli çevresel ve topografik verileri kullanarak rüzgar enerji sahası seçimi
- Tez No: 1005435
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEVAT RAHEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Rüzgar Enerji Santrali Yer Seçimi, Çevresel ve Topografik Veriler, Derin Öğrenme, Rüzgar enerjisi, Rüzgar hızı, Rüzgar çiftliği, Yapay sinir ağları, Wind Farm Site Selection, Environmental And Topographiıc Data, Artificial Neural Network, Wind energy, Wind speed, Wind farm, Artificial neural networks
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Topkapı Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu analiz, açık deniz rüzgar türbini kurulum potansiyelini değerlendirmek amacıyla Ege, Akdeniz, Marmara ve Karadeniz'deki rüzgar kaynaklarının karşılaştırmalı bir değerlendirmesini sunmaktadır. Rüzgar hızı ve yönü verilerini inceleyerek, çalışma bu bölgelerdeki açık deniz rüzgar enerjisi projelerinin fizibilitesini ve ekonomik uygulanabilirliğini araştırmaktadır. Deniz rüzgar enerjisinin geliştirilmesi, sürdürülebilir enerji çözümlerine ulaşmak için çok önemli bir adımdır. Ege, Akdeniz, Marmara ve Karadeniz'e uzanan geniş kıyı şeridi ile Türkiye, rüzgar enerjisinden yararlanmak için ideal bir konumda bulunmaktadır. Bu rapor, bu dört denizde deniz rüzgar türbinlerine ilişkin kapsamlı bir teknik-ekonomik analiz sunmakta ve temel performans göstergesi olarak Enerji Maliyetinin Düzleştirilmesi (LCoE) kavramına özellikle vurgu yapmaktadır.
Özet (Çeviri)
This analysis offer a comparative evaluation of wind resource across the Aegean, Mediterranean, Marmara, and Black Seas, with the goal of assess the potential for offshore wind turbine installation. By examining wind speed and direction datas, the study explore the feasability and economic viable of offshore wind energy project in these region. The developement of offshore wind energy are a crucial step toward achieve sustainable energy solution. With its vast coastlines along the Aegean, Mediterranean, Marmara, and Black Seas, Turkey stand out as a prime locations for exploition of wind energy. This report present a comprehensive techno-economic analyze of offshore wind turbine in these four sea, placing particular emphasis on the Levelized Cost of Energy (LCoE) as a key performance indicator.
Benzer Tezler
- Ege Denizi'nde açık deniz rüzgâr türbini yer seçimi
Offshore wind turbine site selection in the Aegean Sea
ŞULE FERİDE ARDIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU
- Hatay bölgesi rüzgar enerjisi potansiyelinin olasılık dağılımları ve yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling wind energy potential of Hatay region using probability distributions and artificial neural networks
İLKER MERT
Doktora
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ
- Short-term forecasting of wind power production using machine learning and deep learning methods
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemiyle kısa dönem rüzgar gücü üretim tahmini
FEYRUZ AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Akıllı şebekelerde makine öğrenmesi teknikleriyle kısa dönem rüzgâr hızı tahmini: Kocaeli-Türkiye örneği
Short–term wind speed forecasting in smart grids with machine learning techniques: A case study in Kocaeli-Türkiye
MAYSA GAIDOUM AHMED GAIDOUM
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Kısa süreli rüzgar tahmini için WRF model performansının analizi ve rüzgar gücü uygulamaları
Analysis of wrf model performance for short-term wind prediction and wind power applications
NİLCAN AKATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ SIRDAŞ