Geri Dön

Yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi ile güneş ışınımının analizi: Bursa ve Çanakkale örneği

Analysis of solar radiation with artificial neural networks and machine learning: Example of Bursa and Çanakkale

  1. Tez No: 717755
  2. Yazar: EBRU KORKMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NECLA TEKTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, Enerji, Econometrics, Economics, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Güneş Işınımı, Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenmesi, Tahminleme Teknikleri, Solar Radiation, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Prediction Techniques
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Güneş enerjisi dünya üzerinde en önemli ve en çok bulunan yenilenebilir enerji kaynağıdır. Doğada enerji kaynaklarının az oluşu, çevreye verdiği zarar ve tükenecek olması nedeniyle yenilenebilir enerji kaynaklarıyla ilgili çalışmaların artmasına neden olmuştur. Yapılan bu çalışmada da yenilenebilir enerji kaynaklarından olan güneş enerjisi üzerine yapılmıştır. Çalışmada Bursa ve Çanakkale illerine ait 2015-2019 yılları arasındaki günlük/saatlik güneş ışınım verileri kullanılarak Yapay Sinir Ağları ile tahminleme. Makine Öğrenmesi Algoritması ile sınıflama analizi yapılmıştır. Analiz sonuçları karşılaştırıldığında Bursa ilinin sonuçlarında Bayesian yöntemi en iyi sonucu vermişken. Çanakkale ili için en iyi sonucu Levenberg-Marquardt yöntemi vermiştir. Makine öğrenmesi algoritmasında ise sınıflama analizi yapılmış olup dört temel algoritma kullanılmıştır. Kullanılan algoritmalarda en iyi sonuca ise Decision Tree (Karar Ağaçları) yöntemiyle Bursa ilinin verileri ile ulaşılmıştır. Bu doğrultuda öneriler ve yorumlar yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Solar energy is the most important and most abundant renewable energy source in the world. The scarcity of natural energy resources. Due to the damage it causes to the environment and the fact that it will be exhausted. it has led to an increase in studies on renewable energy sources. In this study, solar energy, which is one of the renewable energy sources. was also carried out. When the analysis results are compared. the Bayesian method gave the best results in the results of Bursa province. while the Levenberg-Marquardt method gave the best result for Çanakkale. In the machine learning algorithm. classification analysis was made and four basic algorithms were used. The best result in the algorithms used was obtained with the data of Bursa province with the Decision Tree method. In this direction. suggestions and comments were made.

Benzer Tezler

  1. 550 kwp kurulu güce sahip güneş santralinin makine öğrenmesi ile kısa vadeli elektrik üretim tahmini

    Prediction of short-term electricity production amount of solar power plant with 550 kwp installed capacity using machine learning

    ALİCAN GÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÇİFCİ

  2. Ensemble and deep learning on astronomical data with different modalities

    Astronomik veride farklı kiplerle topluluk öğrenmesi ve derin öğrenme

    FATMA KUZEY EDEŞ HUYAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE ONUR KAHYA

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  3. Meteorolojik ölçüm verilerinin regresyon yaklaşımı ile modellenmesinde veri madenciliği aşamaları ve kullanımı

    Data mining stages and usage in modeling meteorological measurement data with regression approach

    SELÇUK KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MeteorolojiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ AKPOLAT

  4. Artificial intelligence based detection schemes for secure wireless communication

    Güvenli telsiz iletişimin sağlanmasına yönelik yapay zeka tabanlı sınıflandırma metotları

    SELEN GEÇGEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  5. Aircraft detection using deep learning

    Derin öğrenme kullanarak hava aracı tespiti

    UTKU MUTLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR