Geri Dön

LSTM metodu kullanılarak rüzgar hızının tahmin edilmesi

Wind speed estimation using the LSTM method

  1. Tez No: 747120
  2. Yazar: AHMET TUNCER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Enerji ihtiyacı insanoğlu için her zaman büyük bir sorun oluşturmuştur. Zamanla teknolojinin gelişmesi ve sanayi devrimiyle beraber enerji ihtiyacının giderek artması, enerji kaynaklarına sahip olabilmek için ülkeler arasında bitmek bilmeyen bir rekabete yol açmıştır. Bugün kullandığımız enerji, çoğunlukla karbon kaynaklı yakıtlardan üretilmektedir. Bu kaynakların hızla azalması ve çevreye verdiği zararlar nedeniyle ülkeler farklı enerji kaynaklarına yönelmiştir. Bütün bu gelişmeler sonucunda alternatif enerji kaynaklarına yönelim giderek artmış; ve ülkeler bu alandaki araştırmalara ve yatırımlara giderek artan bütçeler ayırmaya başlamıştır. Bu enerji kaynaklarından bazıları sınırlı bir kullanım alanına sahip olsalar da, özellikle rüzgar ve güneş enerjisi günümüzde giderek yaygın bir kullanım alanına sahip olmaktadır. Rüzgar enerjisinin alternatif enerji kaynakları arasında tartışılmaz bir öneme sahip olduğu açıktır. Rüzgarın atmosferde sürekli bulunması, tükenmez bir enerji kaynağı olması, çevreyle uyumlu olması ve bunun gibi bir çok özellikleri onu çok cazip bir enerji kaynağı haline getirmiştir. Rüzgar santralleri kurulurken ekonomik işletme açısında o bölgenin yatırıma uygun olup olmadığı çok kapsamlı olarak araştırılmalıdır. Nitekim rüzgar santralleri kurulmadan önce o bölgenin rüzgar yapısının işletme açısından uygun olup olmadığını anlamak için en az bir yıl süreyle rüzgar ölçümleri alınmaktadır. Rüzgar hızı tahmini, rüzgar santrallerinin kurulumundan işletilmesine kadar tüm safhalarda ekonomik işletme açısından büyük öneme haizdir. Bu çalışmada, ilk olarak İstanbul İli'nde bulunan Çatalca, Şile, Ömerli ve Silivri' ye ait rüzgar hızları MATLAB ve Python yazılımları aracılığıyla oluşturulan Yapay Sinir Ağı modelleri kullanılarak saatlik ve 10 dakikalık rüzgar hızı tahminleri yapılmıştır. İkinci aşamada örnek olması açısından Çatalca bölgesi için elde edilen 10 dakikalık rüzgar hızı tahminleri kullanılarak örnek seçilen bir rüzgar türbinine ait güç eğrisi kullanılarak rüzgardan üretilebilecek elektriksel güç değerleri hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

The need for energy has always been a big problem for human beings. Over time, the development of technology and the increasing need for energy with the industrial revolution have led to an endless competition between countries in order to have energy resources. The energy we use today is mostly produced from carbon-based fuels. Due to the rapid decrease of these resources and the damage they cause to the environment, countries have turned to different energy sources. As a result of all these developments, the tendency towards alternative energy sources has increased gradually; and countries have begun to allocate increasing budgets to research and investments in this field. Although some of these energy sources have a limited area of use, especially wind and solar energy are increasingly common today. It is clear that wind energy has an indisputable importance among alternative energy sources. The constant presence of wind in the atmosphere, being an inexhaustible source of energy, being compatible with the environment and many such features have made it a very attractive energy source. While wind farms are being established, it should be investigated in detail whether that region is suitable for investment in terms of economic operation. As a matter of fact, before the wind farms are established, wind measurements are taken for at least one year in order to understand whether the wind structure of that region is suitable for operation. Wind speed estimation is of great importance in terms of economic operation at all stages from the installation to operation of wind power plants. In this study, hourly and 10-minute wind speed predictions were made using Artificial Neural Network models created by MATLAB and Python software for wind speeds of Çatalca, Şile, Ömerli and Silivri, which are located in the province of Istanbul. In the second stage, the electrical power values that can be produced from the wind were calculated by using the power curve of a selected wind turbine using the 10-minute wind speed estimates obtained for the Çatalca region as an example.

Benzer Tezler

  1. Kısa ve uzun dönem yük tahmini sonuçlarına göre bir bölge için hibrit yenilenebilir enerji üretim modellerinin optimal tasarımı ile analizi

    Optimal desing and analysis of hybrid renewable energy production models for a region based on short and long-term load forecast results

    AYKAN BÖLÜKBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADİR ABACI

  2. MODELLING AND ESTIMATION OF SHIP MOTIONS

    GEMİ HAREKETLERİNİN MODELLENMESİ VE TAHMİNİ

    ALPER ZİHNİOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELEK ERTOGAN

  3. Driver profiling using long short term memory (LSTM) and convolutional neural network (CNN) methods

    UZUN KISA SÜRE BELLEKLİ ÖĞRENME VE EVRİŞİMLİ SİNİR AĞLARI YÖNTEMLERİ İLE SÜRÜCÜ PROFİLLEME

    ASLIHAN CURA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK KÜÇÜK

  4. Bird call detection using deep learning

    Derin öğrenmeyi kullanarak kuş ötüşü tespiti

    CİHAN YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN MAŞAZADE

  5. Tahminleme ve çok kriterli karar verme yöntemleri ile distribütör bayilerin değerlendirilmesi: Ambalajlı su sektör uygulaması

    Evaluation of distributor dealers with forecasting and multi-criteria decision making methods: Packaged water sector application

    MELİH CAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN ÇAKIR