Kojenerasyon sistemlerinde yapay sinir ağları uygulaması ve ekserji analizi
Artificial neural network application and exergy analysis of cogeneration systems
- Tez No: 177251
- Danışmanlar: PROF. DR. ARİF HEPBAŞLI, PROF. DR. T. HİKMET KARAKOÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enerji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 181
Özet
Bu tezde, kojenerasyon sisteminin enerji ve ekserji analizi gerçekleştirilmiştir. Analizde gerçek işletme verileri kullanılarak elde edilen ekserji analiz hesaplamaları ile Yapay Sinir Ağları (YSA) yönteminden elde edilen ekserji değerleri karşılaştırılmıştır. Bir YSA uygulaması olarak seçilen Hızlı YSA (HYSA) kütüphanesi, tezde yazılan ve geliştirilen C++ programına uyarlanmıştır.1 saatlik periyotlardaki aylık veriler, tüm sistemin ve ana elemanlarının enerji ve ekserji hesaplamalarında kullanılmıştır. Her örnek için 14 veri girdisi ve çıktıları olan 720 saatlik veri örneği kullanılarak, ortalama enerji verimi % 82.2 ve ekserji verimi % 32.4 olarak hesaplanmıştır. Kojenerasyon sisteminin enerji ve ekserji analizi sonucunda ekserji yıkımı akımı 60.955 MW bulunurken, tek çıktılı HYSA sonuçları ile 61.001 MW bulunmuştur. HYSA'nin ekserji analizi hesaplamaları karşılaştırıldığında ürün ve sağlanan ekserji akımları için hata karelerinin ortalamasının karekökü (RMSE) değerleri sırasıyla 0.0070 ve 0.0060 bulunmuştur. Bir başka 2 çıktılı HYSA testinde, giren ve çıkan ekserji akımları için sırasıyla RMSE değerleri 0.0069 ve 0.0068 bulunmuştur. Analizi yapılan ay için en yüksek ekserji yıkımı akımı I no'lu gaz türbininin yanma odasında 6.38 MW ve bunun ardından II no'lu türbinin yanma odasında 5.98 MW olarak meydana gelmiştir.HYSA ile elde edilen ekserji değerleri, ekserji analiz sonuçları ile karşılaştırıldığında RMSE olarak elde edilen 0.007 değeri ile uyumlu olduğu bulunmuştur. Sonuç olarak geliştirilen program başka kojenerasyon sistemlerinin enerji ve ekserji analizlerinde kullanılabilir, ayrıca HYSA kütüphanesi termal, mekanik ve akışkanlar ile ilgili mühendislik sistemlerinde başarıyla uygulanabilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, energy and exergy analysis of a cogeneration system was performed. In the analysis, actual operational data were used to asses the system performance using exergy analysis method and to make a comparison between the exergy values obtained from exergy analysis calculations and Artificial Neural Network (ANN). Fast ANN (FANN) library was chosen as an ANN application to implement into the C++ code named CogeNNExT written and developed during this thesis.The monthly data with a time interval of one hour were successfully applied in the energetic and exergetic evaluation of the whole system along with its main components. Using the 720 hour data pattern with 14 inputs per a pattern and outputs, the mean energy and exergy efficiency values were calculated to be 82.2% and 32.4%, respectively. Based on the energetic and exergetic analysis of the cogeneration system, main exergy destruction rate was found to be 60.955 MW, while it was obtained to be 61.001 MW using the single output of FANN results. By comparing the results of exergy analysis calculations with those of the FANN, Root Mean Square Error (RMSE) of the product and fuel exergy rates were found to be 0.0070 and 0.0060, respectively. From another ANN test with 2 outputs, RMSE values for the input and output exergy rates were obtained to be 0.0069 and 0.0068, respectively. The highest exergy destruction rate for the analyzed month occurred in the combustion chamber of the gas turbine I with 6.38 MW, followed by the combustion chamber of the gas turbine II with 5.98 MW.The exergy values obtained from the FANN were found to be a good agreement with those using exergy analysis method within a RMSE of 0.007. It may be concluded that the code developed may be successfully used for other energetic and exergetic analysis of other cogeneration systems, while FANN library may be successfully applied to various thermal, mechanic and fluid engineering systems.
Benzer Tezler
- A stochastic approach for load scheduling of cogeneration plants
Kojenerasyon santrallerinin üretim planlaması için stokastik bir yaklaşım
OSMAN TUFAN DOĞAN
Doktora
İngilizce
2010
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ORHAN YEŞİN
PROF. DR. TÜLAY YEŞİN
- Üçlü güç üretim (trijenerasyon) sistemlerinde ana güç üretim birimi seçimi ve sistem optimizasyonu
Power generation unit selection and system optimization in trigeneration systems
ALİ NADİ ÜNAL
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Gaz motorlu bir kojenerasyon sisteminin bir boyutlu simülasyonu
One dimensional simulation of a gas engine cogeneration system
ATAMER DERİNPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAKUP ERHAN BÖKE
- Enerji üretim sistemlerinin ekserjoekonomik analizi
Exergoeconomical analysis of power plants
SÜLEYMAN HAKAN SEVİLGEN
Doktora
Türkçe
2002
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRÜ BEKDEMİR
PROF. DR. İSMAİL TEKE
- Trijenerasyon siistemlerinin enerji ve ekserji analizi
Energy and exergy analysis of trijenerasyon systems
AHMET ILIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
EnerjiSüleyman Demirel ÜniversitesiEnerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZU ŞENCAN ŞAHİN