Şebeke bağlantılı fotovoltaik sistem tasarımı ve yapay sinir ağları ile güç tahmini
Grid-connected photovoltaic system design and power estimation using artificial neural networks
- Tez No: 1005900
- Danışmanlar: PROF. DR. SABİR RÜSTEMLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektrik şebekesi, Elektrical grid
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bitlis Eren Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Fosil yakıtlar enerji üretiminde yaygın biçimde kullanılmaktadır. Bu kaynakların sınırlı olması, maliyetlerinin giderek artması ve çevreye verdikleri zararlardan dolayı, yerini temiz enerji kaynakları olarak da bilinen yenilenebilir enerji kaynaklarına bırakmıştır. Günümüz koşullarında yenilenebilir enerji kaynaklarının etkin ve verimli şekilde değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları arasında önemli bir yere sahip olan güneş enerjisi, uzun süredir ısınma, sıcak su sağlama ve havalandırma uygulamalarında değerlendirilmektedir. Ayrıca; nüfusun artışına paralel olarak enerji ihtiyacının artması, güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretme ihtiyacını beraberinde getirmiştir. Özellikle Güneydoğu Anadolu Bölgesi'nde yaz aylarında güneşlenme süresinin diğer bölgelere kıyasla daha uzun olması dikkate alındığında, tasarımı yapılan sistem ile bir konutun veya benzeri bir yapının günlük elektrik ihtiyacının yaklaşık olarak %80'nini karşılayabileceği öngörülmektedir. Bu doğrultuda, mevcut çalışmada şebeke bağlantılı (On-Grid) bir güneş enerjisi sisteminin tasarımı gerçekleştirilmiş ve güneş panellerinden maksimum enerji kazancı elde edilebilmesi için gerekli kriterler incelenmiştir. İlk olarak güneş enerjisinin Türkiye ve dünya genelindeki önemi ele alınmış, ardından sistem tasarımında kullanılabilecek panel türleri, performansı artırmaya yönelik unsurlar ve hesaplamalarda dikkate alınması gereken parametreler açıklanmıştır. Çalışma kapsamında, tasarlanan şebeke bağlantılı On-Grid güneş enerjisi sisteminin uygulanabilirliğini değerlendirmek amacıyla gerekli araştırmalar yapılmış ve fizibilite raporları hazırlanmıştır. Ayrıca, sistemin günlük enerji üretim miktarları, yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu amaçla ileri beslemeli ağ yapısına sahip Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) ile Radyal Tabanlı Fonksiyon (RTF) yapay sinir ağı modelleri kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, ÇKA modelinin RTF modeline kıyasla daha yüksek doğrulukta tahminler ürettiği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Fossil fuels are widely used in energy production. Due to the limited nature of these resources, their steadily increasing costs, and the environmental damage they cause, they are gradually being replaced by renewable energy sources, also known as clean energy sources. Under today's conditions, the effective and efficient utilization of renewable energy resources is of great importance. Among renewable energy sources, solar energy holds a significant place and has long been used for heating, hot water supply, and ventilation applications. In addition, the increase in energy demand parallel to population growth has led to a growing need for electricity generation from solar energy. Considering that the duration of sunshine in the Southeastern Anatolia Region is longer during the summer months compared to other regions, it is anticipated that approximately 80% of the daily electricity demand of a residence or a similar structure can be met by a properly installed solar energy system. In this context, the present study focuses on the design of a grid-connected (on-grid) solar energy system, and the necessary criteria for obtaining maximum efficiency from solar panels are examined. First, the importance of solar energy in Turkey and worldwide is discussed, followed by an explanation of the types of panels that can be used in system design, factors that enhance performance, and the parameters that should be considered in calculations. Within the scope of the study, the necessary investigations were conducted and feasibility reports were prepared to evaluate the applicability of the designed grid-supported on-grid solar energy system. In addition, the daily energy production amounts of the system were predicted using artificial neural networks. For this purpose, a Multi-Layer Perceptron (MLP) with a feedforward architecture and a Radial Basis Function (RBF) neural network model were employed. The analyses revealed that the MLP model produced more accurate predictions compared to the RBF model.
Benzer Tezler
- Optimal design of a hybrid PV-Battery System for on-grid applications
Şebeke bağlantılı hibrit FV-batarya sisteminin optimal tasarımı
HELİN BOZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TEKE
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ÇELİK
- Design and power quality improvement of a grid connected hybrid PV system
Şebeke bağlantılı hibrit fotovoltaik bir sistemin tasarımı ve güç kalitesinin iyileştirilmesi
BATUHAN GÜZEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TEKE
- Derin öğrenme ağlarını kullanarak güneş enerji fotovoltalik sisteminin güç kalitesinin iyileştirmesi
Power quality improvement of solar energy system with of the photovoltalic with deep neural network controller
WISAM HAZIM GWAD GWAD
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI
- Integration of sustainable energy sources into data centre electrical systems
Sürdürülebilir enerji kaynaklarının veri merkezi elektrik sistemlerine entegrasyonu
CİHAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Optimal integration of dg units into unbalanced distribution networks
Dengesiz elektrik dağıtım şebekelerinde dağıtık üretim birimlerinin optimal entgrasyonu
MOHAMMED BAMATRAF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR
PROF. DR. OĞUZHAN CEYLAN