Wind farm feasibility analysis with virtual farms
Sanal santraller ile rüzgar santrali fizibilite analizi
- Tez No: 757063
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALTAN KOÇYİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Küresel ısınmanın olumsuz etkileri her geçen gün kendini daha fazla hissettirmektedir. İnsanlığın enerjiyi yönetme şekli ise küresel ısımanın en güçlü sebepleri arasında yer almaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının öneminin ve kullanımının arttığı şu günlerde, hızlı ve doğru karar alabilmek büyük önem taşımaktadır. Birçok farklı, kısa veya uzun vadeli kararın yer aldığı yenilenebilir enerji yönetimi sürecinde, fizibilite analizi ve santral kurulacak yerin belirlenmesi, diğer bütün kararları etkileyen temel bir adım olma özelliği taşımaktadır. Ancak günümüzde uygulanan fizibilite analizi yöntemleri uzun süreler alan maliyetli süreçlerdir. Tahmin edilmesi zor yapısından dolayı rüzgar santrallerinin fizibilite analizi, diğer yanilenebilir enerji kaynaklarına kıyasla daha zorlu bir süreçtir. Birçok bilginin işlendiği bu süreçleri, veri eksikliği gibi problemler daha da zor hale getirmektedir. Bu problemlere çözüm üretmek ve rüzgar santrallerinin fizibilite analizi süreçlerini hızlandırmak adına bu çalışmada, Çekişmeli Üretici Ağ (GAN) temelli bir makine öğrenmesi yaklaşımı önerdik. Bu yaklaşımda, elimizde bulunan sınırlı miktarda veriyi, coğrafi komşulukları ve zaman serisi karakteristiklerini göz önünde bulundurarak çoğalttık. Ardından, oluşturduğumuz sentetik veriyi kullanarak, yapay sinir ağı mimarisinde bir tahmin modeliyle uzun süreli üretimleri tahmin ettik. Bu yaklaşım sayesinde hem rüzgar santrallerinin fizibilite analizi süreçlerini hızlandıracak bir alternatif ortaya koymuş olduk, hem de özgün bir sentetik coğrafi zaman serisi verisi yaratma modeli sunmuş olduk. Çalışmanın çıktıları, gerçek verinin coğrafi ve zaman serisi karakteristiklerini taşıyan bir sentetik veri setinin, santral kurulması planlanan bir konumun fizibilte analizinde kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The negative impacts of global warming are felt increasingly every day, and how humanity manages energy is one of the most potent causes of global warming. In the era of increasing utilization and importance of renewable energy resources, faster and more accurate decision-making becomes crucial against the chaotic nature of weather. At the top of the decision list, finding feasible and profitable locations to install renewable energy farms presents another challenge. However, typical renewable energy farm feasibility analysis approaches include time-consuming and costly processes. Due to the nature of wind, wind farm feasibility analysis is the most challenging problem among other renewable energy resources, and the lack of data makes this process harder. To overcome this and facilitate the wind farm feasibility analysis process, we have proposed a Generative Adversarial Network (GAN) based novel approach. We have used a limited amount of real historical data and augmented this data for new locations by using geospatial and time-series information. After that, long-term productions with a neural network-based prediction model are predicted by using this synthetic data. With this approach, we not only provide a faster solution for feasibility analysis but also propose a novel geospatial time-series data generation model. Results show that synthetic data that preserves geospatial and time-series characteristics of the original data can be used for long-term feasibility analysis for a selected location and a specified time interval.
Benzer Tezler
- Rüzgâr santrali bileşenlerinin analitik ağ süreci kullanarak yeni bir yaklaşımla çok ölçütlü seçimi
Multi criteria selection of wind power plant components with a new approach using analytical network process
FİKRİ BARIŞ UZUNLAR
Doktora
Türkçe
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Feasibility analysis for a wind power plant in Libya
Libya'daki bir rüzgar enerji santrali için fizibilite analizi
HASAN NAJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. MEHMET EFE ÖZBEK
- Rüzgar enerjisi potansiyel analizinde karışım dağılımları temelli tekniklerin kullanılması
Utilization of techniques based on mixture distributions for wind energy potential analysis
SEYİT AHMET AKDAĞ
Doktora
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Offshore wind farm simulation analysis in Turkish Aegean Seas, Foça Region
Türk Ege Denizi Foça Bölgesi deniz üstü rüzgar santrali simülasyon analizi
DENİZ SATILMIŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ÇAKAN
- Gerçek bir rüzgar santrali verilerinin analizi
Analysis of a real wind farm data
BEYHAN AKARSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
EnerjiErciyes ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERDAR GENÇ