Rüzgar ve güneş verilerinin sinyal işleme yöntemleriyle analizi ve sistem modellemesi
Analysing the wind speed and the solar radiation data using signal processing techniques and system modeling
- Tez No: 232939
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER NEZİH GEREK, YRD. DOÇ. DR. MEHEMET KURBAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Bu tez çalışması, yenilenebilir enerji alanında hem veri (rüzgar?güneş) modelleme hem de enerji üretim sistemi boyutlandırması konularında gerçekleştirilmiş özgün yaklaşımları içermektedir. Çalışmanın ilk aşamasında, saatlik değişen güneş ışınım şiddetleri ve rüzgar hızlarını modelleyen yeni yöntemler geliştirilmiş, ikinci aşamasında ise geliştirilen bu modelleme yöntemleri de kullanılarak hibrit (rüzgar-güneş) enerji üretim sistemlerinin boyutlandırılması için yeni bir optimizasyon algoritması oluşturulmuştur. İlk aşamada yer alan güneş ışınım şiddeti verilerinin modellenmesi çalışmasında, veriler iki boyutlu (2-B) olarak analiz edilmiştir. Bu özgün analiz yönteminin tek boyutlu analize göre üstünlükleri 1-B ve 2-B optimal katsayılı doğrusal filtreler tasarlanarak ve yapay sinir ağları (ANN) kullanılarak gösterilmiştir. Geliştirilen 2-B yaklaşım kullanılarak saatlik güneş ışınım şiddeti verilerinin yıl içindeki davranışları önerilen yeni bir yöntemle analitik olarak modellenmiştir. Yine tezin ilk aşamasındaki çalışmalarda yer alan rüzgar verilerinin modellenmesinde, Saklı Markov Modellerini (HMM) kullanan bir modelleme yöntemi geliştirilmiş ve denenmiştir. Literatürde rüzgar modelleme konusunda ilk defa uygulanan bu yöntemin var olan diğer yöntemlere olan üstünlükleri tartışılmıştır. Tezin ikinci aşamasında sunulmuş olan hibrit (rüzgar-güneş) enerji üretim sistemlerinin boyutlandırılması için önerilen yöntemde güneş ve rüzgar verilerinin yerine, ilk aşamada geliştirilen modellerden, üretilen verileri kullananan ve boyutlandırma algoritmasına sistemde bulunan bataryaların maliyetlerini de dahil eden yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Tezde geliştirilen tüm model ve metodlar Eskişehir bölgesine ait saatlik değişen bir yıllık veriler üzerinde test edilmiş, sonuçları sunulmuş ve tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents novel approaches for both data modeling and system sizing topics in the renewable energy area. In the first part of this study, novel models are developed for hourly measured solar radiation and wind speed data whereas in the second part, a novel optimization algorithm for sizing wind-solar hybrid energy generation systems is composed using these novel models. While modeling solar radiation, the data are rendered in 2 dimensions (2-D). The advantages of the 2-D approach are demonstrated using 1 Dimensional (1-D) and 2-D optimal coefficient linear filters and Artificial Neural Networks. By using the 2-D approach, the behavior of hourly measured solar radiation data in the year is analyticaly modeled. While modeling wind data, another novel approach is developed using Hidden Markov Models and the accuracy of the model is tested. The advantages of this unique method for wind speed modeling are compared with the other known methods. In the second part of the thesis, a novel sizing algorithm for hybrid wind-solar energy generation system is developed. The algorithm considers the data generated from the developed models for wind speeds and solar radiation instead of the original data, itself. The developed algorithm not only deals with the size of energy generation units but also deals with the size of the batteries. All methods developed in this thesis are tested using the data obtained from Eskişehir region. Results are presented and disscussed.
Benzer Tezler
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Deep learning for wind energy systems using the hurst exponent and statistical parameters
Hurst üslü ve istatistiksel parametreleri kullanarak rüzgar enerjisi sistemleri için derin öğrenme
BEHNAZ ALAFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Investigation of agricultural residue burning and wildfire impacts on air quality via satellite retrievals in Southern Turkey
Uydu verileri ile Türkiye'nin Güney Bölgesinde anız yakılmasının ve orman yangınlarının hava kalitesine etkisinin incelenmesi
MERVE EKE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
- İklim göstergelerinin sinyal analizi yöntemleri ile incelenmesi
An investigation of climate indices via signal analysis methods
SEHER GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ
- Karabük Üniversitesi kampüs alanında rüzgar ve güneş enerjisi potansiyelinin izlenmesi
Assessment of wind and solar energy potential in Karabük University campus
AHMET CANAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
EnerjiKarabük ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZKAYMAK