Bilgisayar destekli güneş enerjisi potansiyeli modellemesi
Computer aided solar energy potential modeling
- Tez No: 685811
- Danışmanlar: PROF. DR. ZAFER ASLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenilenebilir enerjilerin önemi, hem elektrik şebekelerinin giderek artan şekilde yönetilmesinde yardımcı olmak için çevre ile ilgili sorunları çözme ihtiyacı nedeniyle hızlı bir şekilde büyümektedir. Yapay Zekâ teknikleri, Regresyon, Sınıflandırma, Tahmin gibi karmaşık işlemlerde önemli katkılar sağlamaktadır. Ayrıca Yenilenebilir enerjiler alanında, bu yöntemler özellikle Güneş Işınımı tahmininde son derece yararlı olmaktadır. Bu çalışmada MATLAB ile Yapay Sinir Ağları ve Wavelet (dalgacık) yöntemlerinden yararlanılmıştır. Tahmin sürecinde, modelleri ile Bursa ve civarına ait 5 yıllık verileri yapay sinir ağları ve dalgacık yöntemleri ile işleme tabi tutulmuş dönemi için similasyon yapılmıştır. Güneş radyasyonu tahminine yönelik en iyi yöntemi saptamak için, farklı durumlarda yapılan simülasyonlarda her modelin tahmin hataları ve simülasyon süreleri dikkate alınarak modeller arasında karşılaştırmalı bir çalışma yapılmıştır. Gözlem verileri ile model sonuçları karşılaştırıldığında, model başarısı dalgacık yöntemi %93 olarak saptanmıştır. Yıllık değişimler incelendiğinde, gözlem ve model verileri arasındaki ilişki katsayısı %91-%93 olarak belirlenmiş, %2-%5 oranında iyileştirme gözlendiği saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
The importance of renewable energies is growing rapidly, both due to the need to solve environmental problems to assist in increasingly managing electricity grids. Artificial Intelligence techniques make important contributions to complex processes such as Regression, Classification and Prediction. In addition, in the field of Renewable energies, these methods are extremely useful, especially in solar radiation prediction. In this study, Artificial Neural Networks and Wavelet (wavelet) methods were used with MATLAB. In the estimation process, the models and 5-year data of Bursa and its vicinity were processed with artificial neural networks and wavelet methods. In order to determine the best method for estimating solar radiation, a comparative study was conducted between models considering the prediction errors and simulation times of each model in simulations performed in different situations. Comparing the estimation studies with the model results, the model success is 93% successful with wavelet. When we look annually, it is 91% -93%. An improvement of 2% to 5% has been determined.
Benzer Tezler
- Güneş enerjisi destekli evsel elektrik ihtiyacının matematiksel modellenmesi - sistemin performans analizi
Mathematical modelling of solar energy based domestic electrical needs and the performance analysis of the system
MUHAMMED GÜLSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Makine MühendisliğiBingöl ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAZİM PIHTILI
- Güneş enerjili ev sistemleri tasarımı ve performans simülasyonu
Solar home systems design and performance simulation
YAĞIZ TALHA KAYNAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET YÖNETKEN
- Ankara'da müstakil bir konutun nihai enerji tüketimini en aza indirebilmenin yollarının araştırılması ve tekno-ekonomik değerlendirilmesi
Investigation and techno-economic evaluation of the ways to minimize the final energy consumption of a detached house in Ankara
GÜL NİHAL GÜĞÜL
Doktora
Türkçe
2016
Çevre MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL
- Bina bilgi modellemesi kullanılarak performansa dayalı mimari tasarımın değerlendirmesi
Evaluation of performance-based architectural design using building information modelling
İDİL BOYACIOĞLU
- Forecasting solar irradiance using deep learning and big data analytics techniques in Sakarya and Damascus
Sakarya ve Şam'da derin öğrenme ve büyük veri analitiği teknikleri kullanılarak güneş ışınımının tahmini
MARYA ALHAJMOHAMMADOTHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEYDA AKSOY TIRMIKÇI
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA