Geri Dön

Wind speed forecasting in Mugla region using soft computing methods and potential locations of wind turbine

Muğla bölgesi?nde esnek hesaplama yöntemleri ile rüzgâr hizi tahmini ve potansiyel rüzgâr türbin yerleri

PDF İndir

  1. Tez No: 305219
  2. Yazar: BUKET CELİK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BEDRİ KURTULUS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Muğla Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Rüzgar enerjisi çevre dostu ve sosyal açıdan yararlıdır, ekonomik olarak ise rekabet ortamı içersindedir ve elektrik üretiminde yenilenebilir bir kaynak olarak kabul edilmiştir. Bu tezde Devlet Meteoroloji Işleri (DMI) Genel Müdürlüğü tarafından işletilen 9 yer istasyonu icin ölçülen 1975 ve 2010 yılları arasındaki dönemde günlük ortalama rüzgar hızı zaman serilerini analiz etmek icin istatistiksel yöntemler kullanılmıştır. Muğla rüzgar hızı profilleri Esnek Hesaplama modellerinden Yapay Sinir Ağlari (YSA) ve Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) modelleri kullanılarak modellenmistir. YSA modelleri farklı konfigürasyonlari ile 3 katmanli, ileri beslemeli, geri yayilim Levenberg Marquart algoritması kullanılarak oluşturulmuştur. ANFIS modeli ise faklı kurallar kullanılarak karma öğrenme algoritması ile modelleme yapılmıştır. Günlük ortalama rüzgar hız dağılımı farklı yüksekliklerde tahminler ise Weibull ve Rayleigh dağılımları ile tespit edilmiştir. Tüm dönem ortalamalari hesaplanarak en uygun güc fonksiyonu hesaplanmistir. Ongörülen modellerde en yüksek rüzgar hızına sahip Datça ve Bodrum istasyonlarına ait analizler yapılmıştır. Rüzgar hızı profileri günlük haritalar seklinde verilmiştir. Elde edilen sonuçlar ilerki çalışmalar için cesaret verici olup, Muğla ili Datça ilçesindeki istasyonda tatmin edici sonuçlara ulaşılmıştır. Bu tez kapsamında Esnek Hesaplama yöntemleri ve Weibull ve Rayleigh dağılımları ile tahmin modelleri başarı ile oluşturulmuş ve değerlendirilmeleri yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Wind energy has been well recognized as a renewable resource in electricity generation, which is environmentally friendly, socially beneficial and economically competitive. In this thesis statistical methods were used to analyze the time series of daily average wind speed between 1975 and 2010 measured for 9 ground stations which is operated by the Turkish State Meteorological Service. The profile of wind speed in Muğla was modeled by using Artificial Neural Network (ANN) and Adaptif Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The ANN model consists of different configurations and 3-layer, feed-forward, back-propagation algorithm developed by Levenberg Marquart. ANFIS model with the modeling of the different rules are used for the hybrid learning algorithm. Daily average wind speeds at different elevations were determined by Weibull and Rayleigh distributions. The averages were calculated for the entire period and a power function was calculated. Analysis were done for predicted models with the highest wind speed stations of Datça and Bodrum. Wind speed profiles were given in the form of daily maps. Acquired results were encouraging for future studies and the province of Muğla district Datça station was reached a satisfactory conclusion. Within the scope of this thesis flexible calculation methods and the Weibull and the Rayleigh distributions have been created and evaluated with success.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    439628

    Evaluation of EMEP SO2 emissions for Turkey using WRF-CMAQ modeling system

    Emep SO2 emisyonlarının WRF-CMAQ model sistemi kullanılarak Türkiye için değerlendirilmesi

    AMIRHOSSEIN ABDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL

  2. Tez No

    871703

    Understanding the dynamics of air pollution during forest fires in Antalya-Manavgat: A WRF-CHEM analysis

    Antalya-Manavgat'ta orman yangınlarında hava kirliliğinin dinamiklerini anlamak: WRF-CHEM analizi

    YİĞİTALP KARA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOROS

  3. Tez No

    75409

    Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi

    Forest fire analysis with remote sensing data

    COŞKUN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR

  4. Tez No

    864613

    Hava kalitesi ve meteorolojik etkiler arasındaki ilişkinin regresyon yaklaşımı ile modellemesinde veri madenciliği süreçlerinin kullanımı

    Use of data mining processes in modeling the relationship between air quality and meteorological effects using regression approach

    NURİ ERGÜN TANRIÖVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MeteorolojiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET BALCI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT SAKAL

  5. Tez No

    865108

    Makine öğrenmesi metotları kullanılarak orman yangınlarının tahmini: Türkiye'de vaka çalışması

    Prediction of forest fires using machine learning methodology: A case study in Türkiye

    BETÜL ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA YILTAŞ KAPLAN

Geri Dön