Van ve Hakkari bölgelerinde rüzgar potansiyelinin belirlenmesi
Determination of wind potential in Van and Hakkari regions
- Tez No: 530825
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEDAT YAYLA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 169
Özet
Bu çalışmada Türkiye'nin Doğu Anadolu bölgesinde yer alan Van ve Hakkari illerindeki rüzgar potansiyeli, YSA(Yapay Sinir Ağları), Derin Öğrenme ve WASP (Wind Atlas Aplication Program) programı kullanılarak belirlenmeye çalışılmıştır. YSA ve WASP hesaplamalarında MGM (Meteoroloji Genel Müdürlüğü)'nden alınan 5 yıllık istasyon ölçüm verileri kullanılmıştır. Derin Öğrenme aşamasında ise, Meteosat 7 uydusuna ait Doğu Avrupa uydu görüntüleri kullanılmıştır. Uydudan elde edilen görüntüler ve MGM'nden alınan veriler kullanılarak, Derin Öğrenme ve YSA üzerinden hedef istasyon verileri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tahmin edilen hedef istasyona ait gerçek değerler ve tahminlemeler ile bulunan sonuç değerleri arasında genel olarak 1 m/s 'nin altında farklar gözlemlenmiştir. Bu değerler 3-25 m/s aralığında çalışan türbinler için, potansiyel tahmini açısından iyi sonuçlar oluşturmaktadır. Çalışmada YSA ve Derin Öğrenme Yöntemleri için, hata oranı belirlemek amacıyla, veri setindeki her bir tahminin ağırlıklı etkisine göre toplam hata oranını belirleyen yeni bir sınama yöntemi MCE (Kategorize Edilmiş Ortalama Sınama) sunulmuştur. MGM'den alınan ölçüm verileri, WASP programında, SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) Database'den alınmış olan bölgelere ait halihazır haritalar ile birlikte simüle edilmiş ve incelenen bölgelere ait rüzgar potansiyelleri belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, ANN (Artificial Neural Networks), Deep Learning and WASP (Wind Atlas Application Program) have been used to determine wind potentials of Van and Hakkari provinces located in eastern Anatolia region of Turkey. Data measured for 5 years period by GDM (General Directorate of Meteorology) were used for predictions of the ANN method and WASP. In the Deep Learning phase, Eastern European satellite images of the Meteosat 7 satellite were used. Using images obtained from the satellite and the data obtained from the GDM, it was attempted to estimate the target station data by the Deep Learning and ANN methods. The differences between the measured values and the estimated values of the target station are generally less than 1 m/s. It is worth to mention that, these values have excellent results for potential turbines operating under the wind speed ranging from 3 m/s to 25 m/s. A new test method, MCE (Mean Categorized Error), was presented to determine the error rate for ANN and Deep Learning Methods in the study, which determines the total error rate according to the weighted effect of each estimation of the data set. The measured data of the GDM were simulated using the WASP with the existing maps of the regions taken from the SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) database and hence the wind potentials of the evaluated regions were determined.
Benzer Tezler
- Estimation of PM10 variations in the Southeastern and Eastern Anatolia regions of Türkiye using remote sensing and statistical models
Türkiye'nin Güneydoğu ve Doğu Anadolu bölgelerindeki PM10 değişimlerinin uzaktan algılama ve ı̇statistiksel modeller kullanılarak tahmini
SULTANAY MURZAEVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL
- Endemik iki centaurea türü üzerinde taksonomik ekolojik ve palinolojik araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ZAFER KAYA
- İki farklı şevde süreksizlik düzlemleri boyunca oluşan yenilmelerin barton görgül yenilme ölçütü ile değerlendirilmesi
Evaluation by barton failure criteria of failures on discontinuity planes in two different slope
ENGİN ELGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeoloji MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÖZVAN
- Kürtçe-Türkçe konuşan iki dilli yetişkin bireylerin sözel akıcılık becerilerinin incelenmesi
Assessment of verbal fluency in Kurdish-Turkish bilingual adults
NEVİN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
DilbilimAnadolu ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYLİN MÜGE TUNÇER
- Van Gölü havzasında farklı yörelerde yetiştirilen cevizlerin yağ içeriği, yağ asidi bileşimi, toloferol ve mineral madde içerikleri
Determination of fat concet, fatty acid composition tokopherol and mineral contents of walnuts grown in Van and it's province
PERİHAN BATUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Gıda MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İSA CAVİDOĞLU