Using artificial neural network (ANN) techniques for solar irradiation predictions
Yapay sinir ağlarının güneş enerjisi tahminlerinde kullanılması
- Tez No: 595671
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT GÜLTEKİN AKINOĞLU, DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YÜCE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Energy, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Fizik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Günes enerjisi tahmini bir çok farklı gruba fayda saglayan bir bilgi. Bu amaçla bir çok analiz ve model hali hazırda gelistirilmis bulunmakta. Günes enerjisi tahminlerinde son yıllarda yükselise geçen Yapay Nöron Agları (YNA) ile klasik yöntemleri karsılastırıyoruz. Farklı girdiler, veri miktarı ve hesap hedefleri üzerinden yaptıgımız karsılastırmalarda YNA'nın klasik yöntemlerle benzer isabet gösterdigi sonucuna vardık. Iki yöntem arasındaki küçük miktarda bulunan isabet farkının enstrümentasyon hatası limitleri içinde kaldıgı sonucuna vardık.
Özet (Çeviri)
Estimation of solar energy is a task with many benefits to a diverse group of people. This purpose is pursued with many different methodologies. Artificial Neural Networks (ANNs) are the novel methods of choice in the last decade. We compare the classical solar irradiation estimation methods with different ANN schemes including different inputs, data amount and estimation target. Our analyses show that the use of ANN to predict solar irradiation reaching the Earth's surface gives similar results with that of the classical regression approaches. The small difference between these two approaches lies within the instrumentation accuracy of the measuring devices.
Benzer Tezler
- Design and optimization of a state-of the-art solar pv system relying on maximum power point tracking of solar charge controller using artificial neural networks
Başlık çevirisi yok
RAGHAD AL-ANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Implementation and evaluation maximum power point tracking (MPPT) based on adaptive neuro fuzzy inference systems for photovoltaic pv system
Başlık çevirisi yok
ABDELHAKIM ABOBAKIR EL AGORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. MEHMET EMİN TACER
- Yapay sinir ağları kullanılarak evapotranspirasyonun tahmin edilmesi ve ampirik metotlarla karşılaştırılması
Comparative analysis of evapotranspiration estimation using artificial neural networks and conventional methods
PAUL BANDA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiTarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLAL CEMEK
- Solar energy power prediction system baseb on machine learning approaches
Makine öğrenme yaklaşımlarına dayalı güneş enerjisi gücü tahmin sistemi
MOHAMMED HIKMAT MUMTAZ AL-BAZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
- Hourly global solar radiation estimation using empirical and machine learning models in Eskişehir
Makine öğrenme ve ampirik modeller kullanılarak Eskişehir'de saatlik küresel güneş radyasyonunun tahmini
MASSA ALSAFADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik BilimleriAnadolu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMMÜHAN BAŞARAN FİLİK