Geri Dön

Yapay sinir ağlarının, modellemesi yapılan termik santralde uygulanması

An application of artificial neural networks to a modelled thermal power plant

  1. Tez No: 237044
  2. Yazar: MURAT LÜY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Energy, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 156

Özet

Günümüzde enerji insan yaşamının vazgeçilmez unsurlarından biri olmakla birlikte, gelecekte enerji ihtiyacı çok daha fazla artacaktır. Enerji kullananların beklentisi, enerjiyi istedikleri miktarda ve istedikleri anda kullanabilmektir. Bu yüzden enerjinin üretimi büyük önem taşımaktadır. Fosil türü yakıtların dünyada çok miktarda bulunmasından dolayı enerji üretiminde termik santrallerin payı büyüktür. Termik santrallerin dinamik davranışları bir çok parametreye bağlıdır. Yükte meydana gelen değişim, kömürün kalitesindeki değişimler, kazan ve bacada meydana gelen kirlenmeler gibi etkenler, santralin dinamik parametrelerinin değişmesine yol açmaktadır. Değişikliklerin etkilerinin en aza indirilebilmesi için santrallerde kullanılan kontrol sistemleri büyük önem arz etmektedir. Klasik kontrol yöntemleri büyük santrallerdeki parametre değişiminde her zaman yeterli performansı verememektedir. Daha iyi bir kontrolör tasarlamak için modern kontrol yöntemlerinden olan bulanık mantık kontrolör ve yapay sinir ağları ile yapılan kontrolörler üzerinde çalışmalar yapılmaktadır.Bu tez kapsamında modellemesi yapılan termik santralin klasik kontrol yöntemi olan PI ve PID kontrolör ile kontrolü Matlab 7.4-Simulink simülasyon programı ile incelenmiştir. Daha sonra termik santralin, gelişmiş kontrol yöntemlerinden olan yapay sinir ağları ile oluşturulmuş kontrolör ile simülasyonları gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş, gelişmiş kontrol teknikleri ile klasik kontrol teknikleri karşılaştırılmış birbirlerine karşı üstünlükleri incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Energy has become an important issue for human life. The demand for energy increases everyday. The consumers expect energy sources to be safe and continuous. Therefore, generation of energy has become more important.Since fossil fuels are abundant in the world, thermal power plants have been used for energy generation in a significant ratio. The dynamic behavior of thermal power plants is dependant on a number of parameters which can change due to load changing, quality of coal and contamination of the boiler heating surfaces or chimney. For these reasons, special care has to be taken when designing controllers of power plants. Conventional controllers? schemes will not attain sufficient control performance in every situation. To improve this, various research studies have been performed on Artificial Neural Networks (ANN) and Fuzzy Logic Controllers (FLC).In this thesis, the modeled thermal power plant was investigated with conventional PI and PID controllers in Matlab 7.4-Simulink simulation software. Later, an ANN controller designed for this study was applied to the power plant for controlling purposes. The simulation results obtained from the study were evaluated. Advanced control techniques and conventional control techniques were compared and their advantages over each other were also discussed in the thesis.

Benzer Tezler

  1. Farklı katı yakıt türlerinin üst ısıl değerlerinin çoklu lineer regresyon, karar ağacı, random forest ve yapay sinir ağları yöntemleriyle belirlenmesi

    Prediction of calorific value of solid fuel by multiple linear regression, decision tree, random forest and artificial neural network

    KAAN BÜYÜKKANBER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANZADE AÇMA

  2. Motor kontrolünde aktif öğrenmenin kullanılması

    Using active learning in motor control

    ONUR BATTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Teknik EğitimGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERCAN NURCAN YILMAZ

  3. Application of graph neural networks on software modeling

    Grafik yapay sinir ağlarının yazılım modellemesine uygulanması

    ONUR YUSUF LEBLEBİCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞKAN TUĞLULAR

    PROF. DR. FEVZİ BELLİ

  4. Bazik oksijen fırınında yapay sinir ağlarının uygulanması

    Application of artificial neural network for basic oxygen steelmaking

    AHMET ÖZBEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Metalurji MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. RECEP ARTIR

  5. Neural network topology optimization with genetic algorithms using indirect encoding

    Yapay sinir ağları yapılarının genetik algoritmalarla dolaylı kodlanarak eniyilenmesi

    ERKAN BULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. LEVENT AKIN