Yenilikçi hibrit alan seçim yöntemi kullanılarak türkiye'nin açık deniz rüzgar enerjisi potansiyelinin belirlenmesi
The determination of offshore wind energy potential of turkey by using novelty hybrid site selection method
- Tez No: 701455
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM EMEKSİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Energy, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Rüzgar enerjisi Türkiye'deki yenilenebilir enerji kaynakları arasında hidroelektrik dışında kurulu güç kapasitesi açısından ilk sırada gelmektedir. Fakat açık deniz rüzgar enerjisi potansiyeli ve bu potansiyelin değerlendirilmesi ile ilgili tatmin edici çalışma ve yatırımlara rastlanılmamaktadır. Türkiye'nin açık deniz rüzgar enerjisi potansiyelinin araştırılması enerji politikasının güçlendirilmesi açısından da ayrı bir önem taşımaktadır. Bu çalışma ile Türkiye'nin açık deniz rüzgar çiftliklerinin kurulması için uygun kıyı bölgelerinin tespitini yapan Yenilikçi Hibrit Alan Seçim Yöntemi (YHASY) ismi verilen bir metodoloji geliştirilmiştir. Metodolojik çerçevede 10 farklı çoklu yer seçim kriteri 31 kıyı bölgesinde analitik hiyerarşi süreci ile işlenerek değerlendirilmiştir. Değerlendirmeler neticesinde Bafra, Sinop ve Mersin kıyı bölgelerinde sırasıyla 2112 MW, 1176 MW ve 1293 MW'lık kurulu güce sahip açık deniz rüzgar çiftliklerinin kurulabileceği tespit edilmiştir. Tahmin edilen toplam kapasite 9021 MW'tır. Bu çalışmada önerilen metodoloji ile açık deniz rüzgar çiftliği planlaması için bölgesel düzeyde bir karar verme süreci sağlanabildiği gibi çalışma çıktıları yenilenebilir enerji kaynakları politikasını geliştirmek içinde kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Wind energy ranks number one in Turkey among renewable energy sources excluding hydroelectricity with regard to installed power capacity. However, there are no satisfactory studies and investments on offshore wind energy potential and the evaluation of this potential. The study of the offshore wind energy potential of Turkey is of significant importance for strengthening the energy policy. In the present study, a methodology entitled Novelty Hybrid Site Selection Method (NHSSM) has been developed for detecting the suitable coastal regions for the installment of offshore wind farms in Turkey. A total of 10 multiple site selection criteria were evaluated by way of the analytical hierarch process (AHP) at 31 coastal regions within a methodological framework. It was determined as a result of the evaluations that offshore wind farms with installed powers of 2112 MW, 1176 MW and 1293 MW can be set up at the coastal regions of Bafra, Sinop and Mersin respectively. The estimated total capacity was 9021 MW. The methodology suggested in this study can be used to attain a decision making process at the regional level for offshore wind farm planning and the study results can also be used for developing renewable energy source policies.
Benzer Tezler
- Multi-scale rainfall predictions using data-driven models with advanced data preprocessing techniques
Gelişmiş veri ön işleme teknikleriyle veri odaklı modeller kullanarak çok ölçekli yağış tahminleri
KÜBRA KÜLLAHCI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector
Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli
CENK AY
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ
- Derin öğrenme algoritmaları kullanarak öğrenci akademik performansının erken tahmini
Early prediction of student academic performance using deep learning algorithms
AHMET KALA
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN TORKUL
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA YILDIZ
- An adaptive modal pushover analysis procedure to evaluate the earthquake performance of high-rise buildings
Yüksek binaların deprem performansının değerlendirilmesi için bir uyarlamalı itme analizi yöntemi
MELİH SÜRMELİ
Doktora
İngilizce
2016
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN YÜKSEL