Geri Dön

Güneş enerjisi ile ilgili meteorolojik verilerin tahmini için yöntem geliştirilmesi

The measurment and the improving method for predicton of solar meteorological data

PDF İndir

  1. Tez No: 432292
  2. Yazar: HİBETULLAH KILIÇ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BİLAL GÜMÜŞ, YRD. DOÇ. DR. MUSA YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dicle Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Bu çalışmada Güneydoğu Anadolu Bölgesindeki 5 il için MGM (Meteoroloji Genel Müdürlüğü)'den alınan belirli verilerle (Gaziantep, Şanlıurfa, Diyarbakır, Batman ve Mardin için sırasıyla 12, 12,10, 8 ve 4 yıllık güneş ışınım ve güneşlenme süresi veriler) istatistiksel tahmin yöntemleri geliştirilmeye çalışılmıştır. Tahmin yöntemi olarak finans, bankacılık ve bazı mühendislik alanlarında kullanılan Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama(ÜAHO) ve Gaussian Dağılım (GD) ile birlikte kullanılmıştır. Bu yöntemler ilk defa güneş parametrelerinin tahmininde bu çalışmada kullanılmıştır. Beş ile ait verilerden, her il için Global Güneş Işınımı (GGI) ve Güneşlenme Süresi (GS) olmak üzere iki yıllık bir test sınıfı ve geri kalan yıllar için ise GGI ve GS için tahmin sınıfı verisi oluşturulmuştur. Birinci tahmin yöntemi olarak ÜAHO yöntemi kullanılmış iki yıllık test sınıfı verileri bu yönteme uygulanmış ve tahmin sınıfı yıl verileri elde edilmiştir. İkinci yöntem olarak ÜAHO-GD yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemde test sınıfı yıl verileri kullanılarak her il için iki yıllık Caurana yaklaşımı ile Gaussian Dağılım (GD) fonksiyonun parametreleri hesaplanmıştır. Hesaplanan fonksiyonun parametrelerine ÜAHO uygulanarak ilerleyen yılların Gaussian Dağılım (GD) fonksiyonun parametreleri tahmin edilmiştir. Tahmin edilen GD fonksiyonun parametreleri kullanılarak ilerleyen her yıl için GD fonksiyonu oluşturulmuştur. Hem ÜAHO hem de ÜAHO-GD yönteminde Gaziantep, Şanlıurfa, Diyarbakır, Batman illeri için uzun dönem tahminler yapılırken, Mardin ili için kısa dönem tahmini yapılmıştır. ÜAHO ve ÜAHO-GD yöntemlerinin tahmindeki başarı oranları ise belirleme katsayı (R2) ve Ortalama Mutlak Yüzdelik Hata (OMYH) istatistiksel araçlar ile yapılmıştır. Her iki yöntem için belirleme katsayısı (R2) 1'e yakın hesaplanmıştır. R2 değerinin 1'e yakın olması hesaplanan tahmin verilerinin ölçülen verilere çok yakın olduğunu göstermektedir. Ayrıca Her iki yöntemi için hesaplanan OMYH değeri tahmin doğruluk oranını gösteren 0-10 (kWh/m2) değer aralığında olduğu için mükemmel tahmin sınıfında kabul edilmektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of this thesis is try to improve statistical methods for prediction of five cites in southeastern region of Turkey which are Gaziantep with 12 years data, Şanlıurfa with 12 years data, Diyarbakır with 10 years data, Batman with 8 years and Mardin with 4 year data that are provided by Meteorological service of Turkey state. The methods exponentially weighted moving average (EWMA) and exponentially weighted moving average based Gaussian distribution (EWMA-GD) are used in literature of financial, engineering application. However the combination of EWMA and GD are novel method and used first time in literature. The data belong to five cities are divided into classes which are test class data consist of two years data and prediction class data to prediction for global solar radiation (GSR) and sunshine duration(SD). Exponentially weighted moving average (EWMA) is employed for prediction of GSR and SD as first method. This method is used test class years data to predict next years' for each five cities. The second method is called exponentially weighted moving average based Gaussian distribution (EWMA-GD). In EWMA-GD method test class years' data are used to construct Gaussian distribution and then calculate its parameters by using Caurane approaches. EWMA method is applied to the compute parameters of Gaussian distribution (GD) function to predict next years' Guassian distribution (GD) function parameters to construct GD function for predicted years. Both method EWMA and EWMA-GD are used long-term prediction for Gaziantep, Şanlıurfa, Diyarbakır, Batman cities and short-term prediction for Mardin city. The method EWMA and EWMA-GD are test by statistical tools which are determination coefficient R2 and mean absolute percentage error (MAPE). For both method EWMA and EWMA-GD R2 is computed close to 1 means prediction data are fitted by measurement data. Furthermore MAPE is computed between 0-10(kWh/m2) that is indicate perfect accuracy in prediction.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    706964

    Yapay sinir ağları kullanılarak kısa süreli güneş enerjisi tahmini

    Short term solar energy prediction by using artifical neural networks

    ELA NUR ORUÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖZTOPAL

  2. Tez No

    671594

    Endüstriyel mikro şebekelerde dinamik enerji yönetim modeli önerisi ve örnek uygulama

    A dynamic energy management model proposal for energy management in industrial microgrids and a case study

    ZEYNEP BEKTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  3. Tez No

    688423

    Deep learning for wind energy systems using the hurst exponent and statistical parameters

    Hurst üslü ve istatistiksel parametreleri kullanarak rüzgar enerjisi sistemleri için derin öğrenme

    BEHNAZ ALAFI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  4. Tez No

    740198

    GIS based site selection for solar PV power plant based on global meteorological (ERA5) and stationary datasets in south of Turkey

    Türkiye'nin güneyinde küresel meteorolojik (ERA5) ve sabit veri setleriyle güneş PV santrali için CBS tabanlı yer seçimi

    MIR DAVOUD TAHA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  5. Tez No

    625777

    Wind resource characterization and utilization via wind turbines at Metu-Ncc

    Odtü Kuzey Kıbrıs Kampusu'ndaki rüzgar enerjisi nitelendirmesi ve rüzgar türbinleri aracılığıyla kullanımı

    FAHAD HANEEF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    EnerjiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sürdürülebilir Çevre ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR TAYLAN

Geri Dön