Geri Dön

Rüzgâr potansiyelinin yapay sinir ağlarıyla analizi ve uygulaması

Analysis and application of artificial neural networks for wind potential

  1. Tez No: 343999
  2. Yazar: UMUT SARAY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT LÜY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Rüzgâr hızı tahmini, Resilient, Levenberg ? Marquardt, gradient ? Descent, Wind speed prediction, Neural networks, Levenberg-Marquardt, Resilient, Gradient Descent
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  2. 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

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBozok Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZABIT MUSAYEV

  3. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    EnerjiMersin Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYSUN SAĞBAŞ

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT YANIKTEPE

  5. Van ve Hakkari bölgelerinde rüzgar potansiyelinin belirlenmesi

    Determination of wind potential in Van and Hakkari regions

    EMRAH HARMANCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EnerjiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDAT YAYLA