Rüzgar enerjisi ve rüzgar enerjisi potansiyelinin yapay sinir ağlari yöntemiyle tahmini
Wind energy and estimating wind energy potential by artificial neural networks method
- Tez No: 496130
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZABIT MUSAYEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yenilenebilir Enerji, Rüzgar Enerjisi, Rüzgar Hızı, Yapay Sinir Ağı, Renewable Energy, Wind Energy, Wind Speed, Artificial Neural Network
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bozok Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Gelişmekte olan ülkelerdeki nüfus artışı, teknolojik gelişmeler ve sanayileşme enerjiye olan talebin artmasına neden olmaktadır. Elektrik enerjisi üretiminde kullanılan fosil kaynakların çevre sorunlarına yol açması, rezervlerinin yakın gelecekte tükenecek olması, kaynak ülkelere bağımlılığın çeşitli siyasi ve ekonomik sorunlara yol açması gibi nedenlerle yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi her geçen gün artmaktadır. Dünyadaki bir çok ülke yerli, sürekli, hammadde maliyeti olmayan, temiz enerji kaynağı olması, dışa olan bağımlılığı azaltması, türbin kuruluşunun hızla gerçekleştirilebilmesi gibi özelliklerinden dolayı yenilenebilir enerji kaynaklarından olan rüzgar enerjisini tercih etmektedir. Bu çalışmada genel olarak rüzgar enerjisi incelenmiş olup uygulamada ise rüzgar enerjisi potansiyelinin yapay sinir ağları yardımıyla tahmini yapılmıştır. Oluşturulan modelde rüzgar hızı verileri test aşamasında, farklı tip rüzgar türbinlerinin çıkış güçlerine ait veriler ise eğitim aşamasında kullanılmıştır. Uygulama sonrası yapılan regresyon eğrilerinde oluşturulan modelin yaptığı tahminlerin güvenilir ve tutarlı olduğu anlaşılmıştır. Tahmin sonuçlarına göre seçilen bölgenin rüzgar potansiyelinin oldukça iyi olduğu ve kaliteli türbinlerle yüksek kapasiteli enerji üretiminin sağlanabileceği görülmüştür. Ayrıca enerji sektöründeki uygulamacılar ve karar konumunda olan kişilerin rüzgar enerjisine yönelik çalışmalarında alternatif olarak yapay sinir ağlarının da kolaylıkla kullanabileceği ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
Increase in population in developing countries, technological advancements and industrialization has led the demand on energy to increase. Interest in renewable energy sources is increasing day by day due to the fact that fossil resources used in electricity generation cause environmental problems, their reserves will be consumed in the near future, dependency on source countries cause various political and economic problems. Many countries in the world prefer wind energy, which is one of the renewable energy sources, owing to the fact that it is a source that is indigenous, continuous and cost-effective, it reduces dependency on external sources, and its turbines could be rapidly built. This paper examines generally wind energy and the wind energy potential is estimated with artificial neural networks. In the model created, wind speed data is used during the test phase while output data of different types of wind turbines are used during the training phase. Following the practice, it is found out that the predictions made by the model created in the regression curves are reliable and consistent. Estimation results have shown that the selected region has very good wind potential and high quality energy production can be achieved with high quality turbines. It has demonstrated that artificial neural networks can be readily used as an alternative in studies on wind energy carried out by practitioners and decision makers in the energy sector.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği yöntemiyle rüzgâr enerji potansiyelinin incelenmesi
Investigation of wind energy potential by data mining method
RAFAEL BAKIROV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ZAFER ASLAN
- Yeni enerji kaynakları ve total elektrik tüketimi üzerindeki etkisi
New energy resources and effect on total electricity consumption
ÖMER FARUK GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids
Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi
NECATİ AKSOY
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- 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
2018
Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ
- Yapay sinir ağları ile rüzgar ve güneş enerjisi potansiyelinin modellenmesi ve dalgacık dönüşümü ile analizi
Modeling of wind and solar energy potential with artificial neural network and analysis with wavelet transformation
DURHAN GABRALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN