Geri Dön

Akdeniz bölgesine ait meteorolojik veriler kullanılarak yapay sinir ağları yardımıyla güneş enerjisinin tahmini

Estimation of the solar radiation using some meteorological data for the Mediterranean region with the artificial neural network

PDF İndir

  1. Tez No: 423976
  2. Yazar: YÜKSEL OKUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHİTTİN ŞAHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Meteoroloji, Energy, Physics and Physics Engineering, Meteorology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 185

Özet

Akdeniz Bölgesindeki seçilmiş 14 yerleşim yeri için yatay yüzeye gelen aylık ortalama toplam güneş ışınımını tahmin etmek için yapay sinir ağı (YSA) modeli kullanılmıştır. Geliştirilen YSA'nın mimari yapısı logaritmik sigmoid (logsig) transfer fonksiyon kullanan 12 nöronlu bir gizli katmandan ve lineer (purelin) transfer fonksiyonu kullanan bir çıktı katmandan oluşan ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağları (FFBPANN) modelidir. YSA modelinde Levenberg Marquand geri yayılım algoritması (trainlm) eğitim algoritması kullanılmıştır. Yedi meteorolojik (ortalama hava sıcaklığı, minimum toprak üstü sıcaklığı, 5cm'deki toprak altı sıcaklığı, bağıl nem, bulutluluk, hava basıncı, güneşlenme süresi) ve beş coğrafik (istasyon, ay, enlem, boylam, yükseklik) parametreyi temel alan 1993-2010 yılları arasındaki veriler Devlet Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden (DMGM) alınmıştır. Bu meteorolojik ve coğrafik değişkenler YSA modelinde çıktı parametresi olarak aylık ortalama güneş ışınımını tahmin etmek için girdi parametresi olarak kullanılmıştır. 14 istasyondan elde edilen bu veri setleri verilerin eğitimi ve test edilmesi için iki kısma ayrılmıştır. İstatistik yöntemler kullanılarak YSA modelinden elde edilen sonuçlar meteorolojik verilerle karşılaştırılmıştır. Korelasyon katsayısı (R2), Hata Kareleri Ortalamasının Karekökü (RMSE), Mutlak Hata Oranları Ortalaması (MAPE), Hata Kareleri Ortalaması (MSE), Ortalama Yüzde Hata Kareleri Kare Kökü (RMSPE), Ortalama Yüzde Hata Kareleri (MSPE), Mutlak Ortalama Bias Hata (MABE), Ortalama Hata Eğilimi (MBE), Ortalama Yüzde Hata (MPE), Willmott indeksi (WI) ve t-testi istatistiksel değerleri sırasıyla 0.940 (%), 1.562 (MJ/m2) , 0.079 (%), 2.441(MJ/m2), 0.110 (%), 0.012 (%),1.072 (MJ/m2), -0.417 (MJ/m2), -0.035%, 0.983(MJ/m2), ve 6.211(%) olarak bulunmuştur. Sonuçlar, toplam güneş ışınımının tahmin edilen ve ölçülen değerleri arasında oldukça uyumlu olduğunu göstermiştir. Geliştirilen YSA modelinin diğer yerleşim yerleri ve farklı durumlar için tahmin etmede kullanılabileceğini önermekteyiz.

Özet (Çeviri)

In order to estimate monthly average global solar radiation on a horizontal surface for selected 14 locations in Mediterranean region was used artificial neural network (ANN) model. The ANN architecture designed is a feed-forward back-propagation (FFBP) model with one-hidden layer containing 12 neurons with logaritmic sigmoid (logsig) as the transfer function and one output layer utilized a linear transfer function (purelin). The training algorithm used in ANN model was the Levenberg Marquand back propagation algorith (trainlm). The data between 1993-2010 based on seven meteorological parameters (monthly average air temperature, minimum soil surface temperature, soil temperature at depths of 5 cm, relative humidity, cloudiness, vapor pressure, sunshine duration) and five geographical parameters (station, month, altitude, latitude, longitude) were taken from Turkish State Meteorological Service (TSMS). These meteorological and geographical variables were used as input parameters to obtain monthly mean global solar radiation as output in ANN model. The datasets of 14 stations were split into two parts for training and for testing the data. Results obtained from ANN model were compared with measured meteorological values by using statistical methods. The correlation coefficient (R2), Root Mean Square Error (RMSE) Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Percentage Error (RMSPE), Mean Square Percentage Error (MSPE), Mean Absolute Bias Error (MABE), Mean Bias Error (MBE), Mean Percentage Error (MPE), Willmott's Index (WI) and t-test values were found to be 0.940 (%), 1.562 (MJ/m2) , 0.079 (%), 2.441(MJ/m2), 0.110(%), 0.012 (%), 1.072 (MJ/m2), -0.417 (MJ/m2), -0.035%, 0.983(MJ/m2), ve 6.211(%) , respectively. Results show good agreement between the estimated and measured values of global solar radiation. We suggest that the developed ANN model can be used to predict solar radiation another location and conditions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    608228

    Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq

    Irak'ın Nineveh vilayetinde çölleşme ile mücadele için mekansal yöntemlerin entegrasyonu

    BASHAR MUNEER YAHYA YAHYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. Tez No

    512403

    Hatay bölgesi rüzgar enerjisi potansiyelinin olasılık dağılımları ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

    Modeling wind energy potential of Hatay region using probability distributions and artificial neural networks

    İLKER MERT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ

  3. Tez No

    439572

    Climate change impacts on catchment-scale extreme rainfall variability

    İklim değişiklinin havza ölçeğinde ekstrem yağışlar değışkenliğine etkileri

    ALI DANANDEH MEHR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN KAHYA

  4. Tez No

    349835

    Marmara denizi trafik akışı ve trafik düzeninin analizi

    Maritime traffic analysis of Marmara sea

    TUNÇ ALTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF VOLKAN AYDOĞDU

  5. Tez No

    450993

    Tornadoes, severe hail, and their environments in Turkey

    Türkiye'de hortumlar, şiddetli dolu hadiseleri, ve oluştukları çevre koşulları

    ABDULLAH KAHRAMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİKDAT KADIOĞLU

Geri Dön