Rüzgâr potansiyelinin yapay sinir ağlarıyla analizi ve uygulaması
Analysis and application of artificial neural networks for wind potential
- Tez No: 343999
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT LÜY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Rüzgâr hızı tahmini, Resilient, Levenberg ? Marquardt, gradient ? Descent, Wind speed prediction, Neural networks, Levenberg-Marquardt, Resilient, Gradient Descent
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Bu çalışmada, Türkiye'nin kuzeyinde Karadeniz bölgesinin Orta Karadeniz bölümünde konuşlu Tokat iline ait rüzgâr verilerinin, Yapay sinir ağları (YSA) yardımıyla rüzgâr hızı tahmini için kullanılması incelenmiştir. Rüzgâr hızı modellemesinde MATLAB Neural Network araç kutusu ile geri beslemeli, 3 katmanlı bir ağ tasarlanmıştır. Kullanılan veriler devlet meteoroloji işleri istasyonundan 10 metre yükseklikten alınmıştır. Tokat iline ait 2010 yılı günlük ortalama rüzgâr hızı tahmini 2005-2010 yılları arasındaki verilerden yararlanılarak, YSA geri beslemeli ağ öğrenme algoritmaları kullanılarak 2010 yılına ait rüzgâr hızı verilerinin tahmini yapılmıştır. Her üç ayın Rüzgâr-Sıcaklık (R-S), Rüzgâr-Basınç (R-B), Rüzgâr-Nem (R-N) giriş verileri kullanılarak rüzgâr hızı tahmini için Levenberg ? Marquardt (LM), Dik iniş (Dİ) ile Esnek yayılım (EY) öğrenme algoritmaları kullanılarak 36 adet grafik elde edilerek ortalama karekök hatası (OKH) değerleri hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, wind data acquired from Tokat province located in the Central Black Sea section of the Black Sea region of Turkey were used to estimate wind speed by using artificial neural networks (YSA). A 3-layer feedback network was designed for wind speed modeling with MATLAB Neural Network Toolbox. Data used were acquired from State Meteorological station taken from a height of 10 meters. By using daily average wind speed data of Tokat province in 2010, YSA feedback network algorithms were used for estimation wind speed data. To estimate the wind speed, of each three months wind-temperature, wind ?pressure, wind humidity data entry datas were used and by using Levenberg - Marquardt (LM) learning algorithm, the gradient - Descent (Dİ) learning algorithm and Resilient (EY) learning algorithm 36 graphics have been got and root mean square error (OKH) values have been calculated.
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
- Rüzgar enerjisi ve rüzgar enerjisi potansiyelinin yapay sinir ağlari yöntemiyle tahmini
Wind energy and estimating wind energy potential by artificial neural networks method
ÜMİT ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZABIT MUSAYEV
- Farklı rüzgar türbini tasarımları için santral yeri seçimi ve rüzgar enerji potansiyelinin belirlenmesinde yapay zeka uygulaması
Designs for different wind turbine power plant site selection and the determination of wind energy potential application of artificial intelligence
TUNCA KARAMANLIOĞLU
- Rüzgâr türbininde üretilen gücün yapay sinir ağı kullanılarak modellenmesi
Modeling of power generated in wind turbine using artificial neural networks
MEHMET ÇİFT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT YANIKTEPE
- Van ve Hakkari bölgelerinde rüzgar potansiyelinin belirlenmesi
Determination of wind potential in Van and Hakkari regions
EMRAH HARMANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EnerjiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDAT YAYLA