Bir hava ısıtmalı güneş kollektörünün enerji veriminin makine öğrenmesi algoritmaları ile modellenmesi
Modeling the energy efficiency of an air heated solar collector with machine learning algorithms
- Tez No: 761704
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Enerji üretiminde kullanılan fosil yakıtların maliyet-talep artışı ve çevreye olan olumsuz etkileri nedeniyle günümüz de araştırmacılar insanlığın geleceği için sürdürülebilir farklı enerji kaynaklarını araştırma ihtiyaç duymuştur. Bu sebeple güneş enerjisinin temiz ve yenilenebilir bir enerji kaynağı olarak kullanımı giderek artış göstermiştir. Güneş'ten fayda sağlamak için çalışması ısı eşanjörü şeklinde olan güneş kollektörlerinin kullanımı yaygındır. Ayrıca güneş enerjisinde verilerin enerji sistemlerinin analizi ve değerlendirilmesinde kullanılması, doğru tahmin edilmesi ve faydalı modellerin oluşturulmasına yönelik çalışmalar son yıllarda artış göstermiştir. Güneş kollektörlerinde veri analizinde dünyanın farklı yerlerinde kullanılan en yaygın yöntem makine öğrenmesidir. Makine öğrenimi algoritmaları, esnek ve parametrik olmayan modelleme araçlarıdır. Karmaşık problemlerde oldukça etkilidir. Tahmin, sınıflandırma, kümeleme gibi birçok probleme çözüm bulabilmektedir. Bu tez, havalı güneş kollektörünün (HGK) termodinamiğin 1. Yasası ile elde edilen enerji verimliliği değeri için bir makine öğrenme algoritması ile faydalı bir model sunmaktadır. Bu model için pace regresyon, yapay sinir ağı, karar ağacı ve destek vektör makine algoritmaları kullanılmıştır. Pace regresyon sayesinde HGK'nın termal performansı matematiksel bir eşitlik ile ifade edilmiştir. Daha önce deneysel çalışması yapılmış bir HGK'nın enerji verim değerleri %3 doğruluk ile karar ağacı algoritması tarafından modellenmiştir. Elde edilen modellerin doğruluk sonuçları, makine öğrenmesi algoritmaları ile üretilen enerji denklemlerinin farklı tip güneş kolektörlerinde de kullanılabilme potansiyeline sahip olabileceği göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Increases in the cost-demand of fossil fuels used in energy production and environmental concerns have led people to alternative energy sources. The use of solar energy as a clean and renewable energy source has gradually increased. It is widespread to use solar collectors working as heat exchangers to benefit from solar energy. In addition, studies on the use of data in solar energy in the analysis and evaluation of energy systems, their accurate estimation, and the creation of utility models have increased in recent years. Machine learning is the most common method used in different parts of the world in data analysis in solar collectors. Machine learning algorithms are flexible and non-parametric modeling tools. It is quite effective in complex problems. It can find solutions to many problems such as estimation, classification, and clustering. This thesis presents a useful model with a machine learning algorithm for the energy efficiency value obtained by the 1st Law of Thermodynamics of the solar air collector (HGK). The pace regression, artificial neural network, decision tree, and support vector machine algorithms were used for this model. Thanks to Pace regression, the thermal performance of HGK is expressed with a mathematical equation. The energy efficiency values of an HGK, which have been experimentally studied before, are modeled by the decision tree algorithm with 3% accuracy. The accuracy results of the models obtained show that the energy equations produced by machine learning algorithms may have the potential to be used in different types of solar collectors.
Benzer Tezler
- Isı pompası kaynaklı ısıl depolama sisteminin performansı üzerine tekstil esaslı havalı güneş kollektörünün etkisinin araştırılması
Investigation of the effect of textile-based air solar collector on the performance of heat pump welded heat storage system
ONUR VAHİP GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ KEÇEBAŞ
- Hava ısıtmalı güneş kollektörü'nün ısıl veriminin sayısal analizi
Numerical analysis of thermal efficiency of solar air collector
NECAT TABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EnerjiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DAŞ
- Yeni tip havalı bir güneş kolektörünün tasarımı imalatı ve performans analizi
Design manufacturing and performance analysis of a new type double pass solar air collector
AZİM DOĞUŞ TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EnerjiGazi ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA AKTAŞ
- Yeni bir güneş enerjili hava ısıtıcı üzerinde deneysel çalışma
Experimental study on a novel solar air heater
RÜZGAR ÖZKAN BİLDİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Aydın ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN SAYGIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAHELEH NOWZARI
- Mısır kurutmada kurutucu tasarım ve güneş enerjisi kullanımı üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
CAN ERTEKİN