Güneş potansiyelinin tahmininde yapay sinir ağlarının kullanılması
Determining of solar energy potential by using artificial neural networks
- Tez No: 133342
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADNAN SÖZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Güneş potansiyeli, yapay sinir ağları, Bulanık mantık, Güneş enerjisi, Yapay zeka, Solar energy potential, artificial neural networks Page Number, 96 Adviser : Assoc.Prof.Dr. Adnan SÖZEN, Fuzzy logic, Solar energy, Artificial neural networks, Artificial intelligence
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
GÜNEŞ POTANSİYELİNİN TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANILMASI (Yüksek Lisans Tezi) Emin Galip KANIT GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Aralık 2003 ÖZET Türkiye coğrafik konum itibari (36° - 42°) ile güneş enerjisi bakımından zengin bir ülkedir. Yıllık ortalama güneş radyasyonu 36 kWh/m2- gün'dür. Artan enerji ihtiyacını karşılamak üzere alternatif enerji kaynakları araştırmaları hızla artmaktadır. Bilimsel çalışmalarda tasarlanan güneş enerjisi sistemleri güneş radyasyonu hakkında detaylı bilgiye ihtiyaç duymaktadır. Bu bakımdan Türkiye'nin güneş potansiyelinin çıkarılması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada geri yayılım öğrenim algoritması kullanılarak yapay sinir ağları ile Türkiye'nin güneş enerjisi potansiyeli belirlenmiştir. Farklı bölgelerden 17 il seçilerek meteorolojinin ölçüm yapmadığı yerlerde bile %99 doğrulukla tahmin edilmiştir. Bilim Kodu : 62100
Özet (Çeviri)
DETERMINING OF SOLAR ENERGY POTENTIAL BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (M.Sc. Thesis) Emin Galip KANIT GAZI UNIVERSITY INSTUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY December 2003 ABSTRACT Turkey is a rich country about solar energy because of geographical coordinates (36°N-42°N). The annual average solar energy is 36 kVVh/raday. The researches on alternative energy sources have been increasing rapidly to solve the energy requirement. The solar energy systems which are planned from scientific studies need the detailed knowledge about the solar radiation. For this reason, it is very important to find out solar energy potential of Turkey. In this thesis, solar energy potential of Turkey was determined with artificial neural networks by using back propagation training algorithm. The correctness of the forecasts was found to be 99% in seventeen cities that were selected among the different regions, including the places where there were no meteorological observations available. Science Code : 62100
Benzer Tezler
- Yeni enerji kaynakları ve total elektrik tüketimi üzerindeki etkisi
New energy resources and effect on total electricity consumption
ÖMER FARUK GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- Forecasting of produced output electricity in photovoltaic power plants
Foto-voltaik güç santrallarında elektrik üretim tahmini
TARANEH SAADATI
Doktora
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU
- Feasibility analysis based on advanced deep learning techniques in integrating renewable energy resources into microgrids
Yenilenebilir enerji kaynaklarının mikroşebekelere entegre edilmesinde gelişmiş derin öğrenme tekniklerine dayalı uygulanılabilirlik analizi
FATHI FARAH FADOUL FATHI FARAH FADOUL
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN ÇAĞLAR
- Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks
Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu
ÖMER ZEKİ GÜRSOY
- Sivas ilinin güneş ışınım şiddeti ve rüzgar hızının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Estimation of solar radiation and wind speed with the artificial neural networks for the city of Sivas
MUSTAFA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiCumhuriyet ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAHİT GÜRLEK