Geri Dön

Güneş ışınım şiddetinin yapay sinir ağları ve genetik algoritma yöntemleriyle tahmini ve performanslarının karşılaştırılması: Adana ili örneği

Estimating of solar radiation with artificial neural networks and genetic algorithms and comparison of performances: Adana province example

PDF İndir

  1. Tez No: 759692
  2. Yazar: GÜLİZAR GİZEM TOLUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF ALPER KAPLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Nüfus ile paralel olarak artış gösteren enerji ihtiyacı problemine uzun yıllar çözüm olarak görülmüş fosil yakıtlar, karşılanamayacak boyutlara ulaşan maliyetler ve çevreye verdiği geri dönülemez zararlar sebebiyle, yerini yenilenebilir enerji kaynaklarına bırakmaya başlamıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının sürdürülebilirliği, çevre dostu olması ve günümüz dünyasının enerji açığını karşılama potansiyeli göz önünde bulundurulduğunda, bu kaynaklar popülerliğini artan bir ivmeyle devam ettirmektedir. Yenilenebilir enerji kaynakları arasında, ülkemizin coğrafik avantajı ile en çok tercih edilen kaynaklardan biri olan güneş enerjisi tabanlı yatırımlar ve günlük hayatımızdaki kullanımı artış göstermektedir. Küresel güneş ışınım şiddeti, güneş enerjisi ile alakalı en önemli parametrelerden biri olup ölçümü oldukça zahmetli ve maliyetlidir. Bu dezavantajlar dikkate alındığında tahmin ve modelleme seçenekleri güneş enerjisi ile alakalı çalışmalar çatısı altında önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, Adana ili için 2015-2021 yıllarına ait hibrit veri setinin kullanıldığı, MATLAB ortamında Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Genetik Algoritma (GA) algoritmaları aracılığıyla küresel güneş ışınım şiddeti tahmini yapılmıştır. Ayrıca, bu iki algoritmanın kararlılık katsayıları dikkate alınarak bir performans karşılaştırılmasına yer verilmiştir. Çalışmanın sonucunda, küresel güneş ışınım şiddeti tahmininde GA algoritmasının YSA algoritmasına kıyasla daha başarılı bir sonuç verdiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Fossil fuels, which have been considered as a solution to the problem of increasing energy demand in parallel with the population for many years, have begun to leave their place to renewable energy sources due to their unaffordable costs and the irreversible damage they cause to the environment. Considering the sustainability, environmental friendliness, and potential of satisfying the energy deficit of today's world, these resources continue to gain popularity. Among the renewable energy sources, solar energy-based investments, which is one of the most preferred sources due to the geographical advantage of our country, and its utilization in our daily lives are ascending. Global solar radiation is one of the most important parameters related to solar energy, and its measurement is quite laborious and costly. Considering these disadvantages, estimation and modeling options gain importance under the roof of studies related to solar energy. In this study, global solar radiation estimation has been achieved through Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithms (GA) algorithms in the MATLAB environment, using the hybrid data set for the years 2015-2021 for Adana province. In addition, a performance comparison is given by considering the coefficient of determination of these two algorithms. As a result of the study, it has been observed that the GA algorithm performed a more successful result compared to the ANN algorithm in estimating the global solar radiation intensity.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    411678

    Güneş enerjisi ile ısıtma ve soğutma sistemleri (Antalya ilinde uygulama)

    Başlık çevirisi yok

    NURCAN ERGÖNEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    Makine MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞALVARLI

  2. Tez No

    411837

    Geniş optik sinir başı çukurluğu ve normal görme alanı olan olgularda optik sinir başının heıdelberg retina tomografisi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of optic nerve head with heidelberg retina tomography in eyes with large optic nerve head cup and normal visual field.

    ESRA GÜNEY TEFEKLİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Göz Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELGİN İZGİ

  3. Tez No

    411862

    Identification and characterization of a new mosquitocidal Bacillus sphaericus and its toxin proteins

    Sivrisinek öldürücü yeni bir suş olan Bacillus sphaericus ve toksin proteinlerinin tanımlanması ve karakterizasyonu

    FATİH ÇAKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BiyoteknolojiYeditepe Üniversitesi

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRETTİN ŞAHİN

  4. Tez No

    411869

    Türk Sinemasında toplumsal gerçekçilik ve Yılmaz Güney sineması

    Social realism in Turkish Ci̇nema and Yılmaz Güney movies

    BERRİN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Güzel SanatlarBeykent Üniversitesi

    Sinema Televizyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. BURAK BUYAN

  5. Tez No

    411879

    Numerical modeling of the bosphorus exchange flow dynamics

    İstanbul Boğazı değişim akımlarının sayısal modellenmesi

    ADİL SÖZER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Oşinografi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ÖZSOY

Geri Dön