Görüntü işleme kullanan yeniden düzenleşim yöntemi ve optimizasyon tabanlı analizi
Reconfiguration method and optimization based analysis using image processing
- Tez No: 477940
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Gelişen teknoloji ile insanlığın enerjiye olan ihtiyacı giderek artmıştır. Bu ihtiyacı karşılamak için çeşitli enerji kaynakları arayışlarına girilmiştir. Enerji kaynakları yenilenebilir ve yenilenemez enerji kaynakları olmak üzere olarak ikiye ayrılmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarından olan güneş enerjisi, elde edilmesinin kolay olması, maliyetinin düşük olması gibi nedenlerden dolayı son zamanlarda oldukça popüler hale gelmiştir. Bu enerjiden yararlanmak amacı ile güneş enerjisini elektrik enerjisine dönüştüren yapılar olan fotovoltaik paneller (PV) üretilmiştir. Ancak PV dizilerden enerji elde edilirken çeşitli problemlerle karşı karşıya kalınmaktadır. Tam veya kısmı gölgelenmeler PV dizisinde kullanılan maksimum güç takibi algoritmasının yanlış değerler üretmesine sebep olmaktadır. Bu da sistemin verimsiz çalışmasına neden olarak maksimum enerji elde edilmesini engellemektedir. Bu probleme çözüm olarak çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. PV dizilerden elde edilen enerjinin artırılmasına yönelik yapılan çalışmalardan biri yeniden düzenleşim algoritmalarıdır. Bu algoritmalar ile gerçek zamanlı işlemler yapılarak en uygun panel bağlantılarının elde edilmesi sağlanır ve optimum düzen oluşturulur. Böylelikle oluşan negatif durumların etkilerinin minimuma indirilmesi amaçlanır. Bu tez çalışmasında gölgelenme problemlerine çözüm aranarak oluşan zararların en aza indirgenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda görüntü işleme kullanılarak genetik algoritma tabanlı yeniden düzenleşim yaklaşımı geliştirilmiştir. Yapılan çalışma görüntü işleme, genetik algoritma ve kontrol ve karar modülü olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. Panellerden elde edilen gerçek zamanlı görüntüler alınarak görüntü işleme modülüne gönderilmektedir. Elde edilen işlenmiş görüntüler genetik algoritma modülüne alınarak optimum panel düzenleri oluşturulmaktadır. Son aşama olarak da kontrol ve karar modülüne gönderilmektedir. Bu modülde de elde edilen panel düzenlerinden en uygunu seçilerek optimum panel düzeni elde edilmektedir. Bu tez kapsamında geliştirilen çalışmalar 112E214 numaralı TÜBİTAK 1001 araştırma projesi ile desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
Energy requirement for human being has been increasing with the development of technology. A variety of energy sources has been started to investigate in order to supply this increasing demand. The energy sources have been divided two types of energy sources as renewable and non-renewable. Solar energy from renewable energy sources has become very popular lately due to the reasons such as being easy to get and low cost. In order to utilize of this energy, photovoltaic panels (PV), which are constructions that convert solar energy into electricity, have been produced. Thus, great amount of energy has been obtained. However, various problems are encountered when energy is generated from PV arrays. Full or partial shadows cause the maximum power tracking algorithm used in PV array to produce incorrect values. Thus, the system is worked inefficiently and prevents obtaining maximum energy from the system. A lot of studies have been done in order to solve the problem. One of the studies for increasing the energy obtained from PV arrays is the reconfiguration algorithms. With these algorithms, real-time processing is performed to obtain the most suitable panel connections and the optimum panel layout is created. In this manner, it is intended to minimize the effects of negative states that occurred. In this thesis study, it is aimed to minimize the damage of this problem by seeking a solution to the problems of shadowing. For this purpose, using image processing a genetic algorithm based reconfiguration approach has been developed. The study consists of three steps; image processing, genetic algorithm and control and decision module. The real time images obtained from the panels are taken and sent to the image processing module. The obtained images are processed into the genetic algorithm module to create optimum panel layouts. The final stage is sent to the control and decision module. Optimum panel layout is obtained by selecting one of the most suitable panel layout created in this module. The studies developed within the scope of this thesis were supported by the research project of TÜBİTAK 1001; the project number 112E214.
Benzer Tezler
- Yeniden düzenleşim için entropi tabanlı arama algoritmalarının geliştirilmesi
Development of entropy based searching algorithms for reconfiguration
KAĞAN MURAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN AKIN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Mobil telefon kullanımına bağlı oluşan 900-1800 mhz radyo frekans dalgalarının meydana getirdiği elektromanyetik alanın iliak kanat kemik mineral yoğunluğuna etkisi
The effect of electromagnetic fields on bone mineral density of iliac bone produced by 900-1800 mhz radio frequency waves dependent on cellular phone usage
BEŞİR ANDAÇ AKSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Ortopedi ve TravmatolojiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NEVRES HÜRRİYET AYDOĞAN
- PV dizilerde yeniden düzenleşim için gerçek zamanlı gölge tespit algoritmalarının geliştirilmesi
Development of real-time shadow detection algorithms for reconfiguration in PV arrays
KAZIM FIRILDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Görüntü sınıflandırmada yineleyen derin ağ ve görü dönüştürücü modellerinin karşılaştırılması
Comparison of recurrent deep network and vision transformer models in image classification
OĞUZHAN BUBO
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI