Geri Dön

Van ve Hakkari bölgelerinde rüzgar potansiyelinin belirlenmesi

Determination of wind potential in Van and Hakkari regions

PDF İndir

  1. Tez No: 530825
  2. Yazar: EMRAH HARMANCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEDAT YAYLA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    973940

    TRB2 Bölgesi imalatçı KOBİ'lerinin yenilenebilir enerji uygulamalarına geçiş aşamasında karşılaşılan sorunlar ve çözüm önerileri

    TRB2 Region SME manufacturers' issues encountered during the transition to renewable energy applications and solution proposals

    BUĞRA UÇAKCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM ÇEMBERLİTAŞ

  2. Tez No

    885617

    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

    İngilizce

    2024

    İstatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNAL

  3. Tez No

    168612

    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

    Türkçe

    2005

    Gıda MühendisliğiYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. İSA CAVİDOĞLU

  4. Tez No

    999688

    ddRAD tekniğini kullanarak Türkiye'nin doğu akdeniz (Adana, Osmaniye, kahramanmaraş ve hatay) ve güneydoğusunda (Kilis, Gaziantep, şanlıurfa, diyarbakır, Mardin, Adıyaman, Batman, Siirt, Şırnak ve hakkâri) yayılış gösteren microtus Türlerinin (mammalia: rodentia) moleküler sistematiği ve yayılışı

    Molecular systematics and distribution of microtus species (mammalia: rodentia) distributed in the eastern mediterranean (Adana, Osmaniye, Kahramanmaraş and Hatay) and southeast (kilis, Gnaziantep, Şanliurfa, diyarbakir, Mardin, Adiyaman, Batman, Siirt, Şirnak and Hakkâri) of Türkiye using the ddrad technique

    KÜRŞAT KENAN KALKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    GenetikZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SÖZEN

  5. Tez No

    679055

    Kişilik özellikleri ve zaman hırsızlığı ilişkisi: Tra1 ve TRB2 bölgeleri otel işgörenleri üzerinde bir araştırma

    The relationship between personality traits and time theft: A study on hotel employees in tra1 and TRB2 regions

    AYÇA SENA ÖNALAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    TurizmVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Turizm ve Otelcilik İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SONGÜL ÖZER

Geri Dön