Geri Dön

Elazığ kovancılar ilçesi'nde yer alan bir güneş santrali için gerçek zamanlı verilerle enerji üretiminin tahmini

Real-time data-driven forecasting of photovoltaic power generation: a case study of a solar power plant in kovancilar, Elaziğ

  1. Tez No: 1012230
  2. Yazar: ERSOY ÖZCAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BARIŞ KARAKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Güneş enerjisi santrali, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Solar energy plant, Human-artificial intelligence interaction
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde elektrikli cihazların kullanımının artmasıyla birlikte elektrik enerjisine olan talep giderek yükselmektedir. Bu artan talep uzun yıllar boyunca ağırlıklı olarak fosil yakıtlar aracılığıyla karşılanmış olsa da, fosil yakıtların çevresel etkilerini azaltmak amacıyla yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı giderek önem kazanmaktadır. Bu kapsamda, güneş enerjisi santralleri çevre dostu ve sürdürülebilir bir çözüm olarak öne çıkmaktadır. Ancak güneş enerjisi santrallerinin kurulumu yüksek başlangıç maliyetleri gerektirdiğinden, yatırımın geri dönüş süresinin doğru şekilde tahmin edilmesi yatırım karar süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, güneş enerjisi santrallerinin enerji üretiminin tahmin edilmesi amacıyla zaman serisi analizlerinde yaygın olarak kullanılan Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), Tekrarlayan Sinir Ağları (TSA) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) yöntemleri kullanılmıştır. Söz konusu modellerin performansları karşılaştırılarak, güneş enerjisi üretim tahminindeki etkinlikleri analiz edilmiş ve elde edilen sonuçlar doğruluk ve hata metrikleri açısından değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In recent years, the widespread use of electrical devices has led to a significant increase in the demand for electrical energy. Although this demand has traditionally been met through fossil fuels, the environmental impacts of these resources have encouraged governments to promote renewable energy sources. Among renewable options, solar power plants have emerged as a clean and sustainable alternative. However, the establishment of solar power plants requires high initial investment costs, making accurate estimation of energy production and payback periods a critical factor in investment decision-making processes. In this study, energy production forecasting for a solar power plant is carried out using time series–based artificial intelligence models. Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks are employed to model and predict solar energy generation. The performances of these models are comparatively evaluated using accuracy and error metrics, and their effectiveness in capturing temporal dependencies in solar energy production data is analyzed.

Benzer Tezler

  1. Palu ilçesi'nin (Elazığ) coğrafi etüdü

    The geographical research of Palu district (Elazığ)

    MUSTAFA BAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    CoğrafyaFırat Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKİ BOYRAZ

  2. Ters yüz sınıf modelinin 6. sınıf sosyal bilgiler dersi etkin vatandaşlık öğrenme alanında öğrencilerin akademik başarısına etkisi

    The effect of the fli̇pped classroom on the academic success of students in the 6th grade social studies learning field of active citizenship

    MUHAMMED SALİH GEDİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimAtatürk Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK İLGAZ

  3. 5. sınıf yüzdeler konusunun probleme dayalı öğretiminin APOS Teorisi ile incelenmesi

    The research teaching 5th grades the subject percentage with APOS Theory through problem based education

    FUNDA BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYFUN TUTAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AZİZ İLHAN

  4. Kovancılar (Elazığ) ilçesinin yerel zemin koşullarına göre depremselliğinin incelenmesi

    Investigation of earthquake conditions according to the local soil conditions of Kovancılar (Elazığ) district

    HİLAL BAŞARIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Deprem MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YETİŞ BÜLENT SÖNMEZER

    DOÇ. DR. MURAT ÇELİKER

  5. Deprem kavramı algısı ve depreme ilişkin değerlendirmeler; 8 Mart 2010 Okçular-Kovancılar depremi örneği

    Earthquake concepts and evaluation related to earthquake; examples of 8 March 2010 Okçular Kovancilar earthquake

    SENANUR KUTLU ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    SosyolojiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Doğal Afetlerin Risk Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ORHUN KÖKSAL

    DOÇ. DR. ERCAN KOCAYÖRÜK