Comparison of experimental and semi-experimental models for predicting solar thermal power plants with artificial neural network
Solar termal santralların yapay sinir ağlarıyla öngörüsünde deneysel ve yarı-deneysel modellerin karşılaştırılması
- Tez No: 783711
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Araştırmacılar, son zamanlarda enerjiye erişim talebindeki önemli gelişme nedeniyle yenilenebilir enerji kaynaklarının çevre kirliliği ve özellikle karbon dioksit (CO2) emisyonu olmadan kullanılması konusunda birçok çalışma gerçekleştirmiştir. Bu enerji kaynaklarının temiz enerji üretim imkanları sunması, güneş ve rüzgar gibi ücretsiz ve yenilenebilir enerji kaynakları olması, birçok hükümet ve girişimin ilgisini çekmiştir. Güneş enerjisi, gelecekte gezegenin enerji ihtiyaçları için çok önemli olacak temiz, sürdürülebilir ve yenilenebilir bir enerji kaynağı olarak gösterilebilir. Güneş kökenli elektrik üretim sistemleri, Fotovoltaik piller ve solar-termal sistemler olarak ikiye ayrılır. Parabolik aynalı solar-termal sistemler parabolün odağından geçen bir boru içinden akan suyu kızgın buhar noktasına kadar ısıtabildiklerinden bir Rankin çevrimi işletmeye uygundurlar. Bunların verimleri klasik buhar çevrimlerinin verimlerine yaklaşacağından fotovoltaik pillere göre yüksektir fakat uygulama (özellikle evsel uygulamalar) ve işletim problemleri vardır. Bu gün en gelişmiş doğrudan enerji dönüşüm metotlarından olan fotovoltaik sistemlerin ise nisbeten düşük verimleri nedeniyle güneş enerjisinden mümkün olan maksimum potansiyelde yararlanmak için yapılabilecek her ön çalışmanın yapılması gerekmektedir. Fotovoltaik piller güneş enerjisini doğrudan elektrik enerjisine çevirmenin yanı sıra, hareketli parçaları olmadığı için (hareketli parçalar, sürtünmeye, aşınmaya, gürültüye, yorulmaya ve bütün bunlardan dolayı sistemin işletim ömrünün kısa olmasına sebep olurlar) –bugün üreticiler 20 – 25 yıl gibi garanti süreleri verseler de 50 yıl sonra bile (verimleri düşmüş olmakla birlikte) çalışabilen sistemler olarak büyük bir avantaja sahiptirler. Fotovoltaik paneller modüler yapıları nedeniyle mikro-Watt'lardan Giga-Watt'lara kadar enerji üretim sistemlerinin kurulmasına imkan tanırlar. Bunun yanında işletimleri sırasında hiçbir zararlı emisyonlarının olmaması da önemli avantajları arasında sayılmalıdır. Sabit yerleştirilmiş paneller bağlandıkları yerde camlarını temizlemek dışında neredeyse hiç bakım gerektirmeden uzun yıllar çalışabilmeleri yanında gürültü ve titreşim emisyonları olmadığı için evsel uygulamalarda rüzgar türbini gibi alternatif temiz ve yenilenebilir enerji üretim metotlarına karşı da avantajlıdırlar. Bütün bu avantajlar solar-termal sistemlere göre çok daha yaygın kullanım alanı bulmalarını da sağlamaktadır. İzleyici sistemleri ise tek eksenli doğu – batı izleyicili, te eksenli kuzey – güney izleyicili ve çift eksenli izleyici sistemler olarak sayılabilir. Tek eksenli izleyiciler güneşin deklinasyon açısını veya azimut açısını izlerler. Deklinasyonu izleyen sistemler panel dizisini her gün lokal öğlen vaktinde güneş ışınları diziye dik gelecek şekilde çevirirler. Dolayısıyla her gün diziyi o günün deklinasyon açısına göre küçük bir açıyla çevirir ve gündüz boyunca sabit tutarlar. Azimut açısını izleyenler ise her gün güneşin doğuşuyla doğuya dönük halde başlayıp gün boyunca güneşin azimut açısını tek doğrultuda izleyip akşam batıya dönük halde gündüz hareketlerini tamamladıktan sonra yeni güne hazırlanmak için gece tekrar diziyi doğuya çevirirler. Çift eksenli izleyiciler güneşin hem yükseklik hem de azimut açısını izledikleri için paneli sürekli güneş ışınları panele dik gelecek şekilde çevirirler. Çift eksenli izleyiciler de kendi aralarında izleme sistemine göre astronomik izleme sistemli ve foto sensörlü izleyiciler olmak üzere ikiye ayrılırlar. Astronomik izleme sistemleri fotovoltaik panelleri süreli gökyüzünde güneşin olduğu yöne çeviren bir mikroişlemci içerirler. Bu tür izleme sistemleri kurulduğu zaman izleme sisteminin mikroişlemcisine panelin konumu, yılın günü ve saat girildiği zaman mikroişlemci sürekli olarak güneşin yükseklik ve azimut açılarını hesaplayarak paneli güneşin olması gereken yöne çevirir. Bu tür sistemler açık havalarda yani güneşten gelen direkt ışınımın panele ulaştığı zamanlarda verimlidir fakat bulutlu havalarda yani panele direkt ışınım değil difüze ışınımın geldiği zamanlarda verimi düşürürler. Çünkü hava tamamen bulutluyken π steradyandan homojen bir difüze ışınım gelir. Bu durumda paneli yerle açı yapacak şekilde tutmak panele düşen toplam ışık akısını azaltır. Tamamen bulutlu havalarda elektrik üretimini maksimum seviyeye çıkartmak için paneli yere paralel tutmak gerekir. Foto sensörlü izleyiciler panelin köşelerinde iki (zıt iki köşeye yerleştirilmiş) bazen de üç tane kolime edilmiş foto sensörden gelen toplam akımı maksimize edecek yönü arayarak paneli bu yöne doğrulturlar. Bu metot direkt ışınımlı günlerde iyi çalışsa da tamamen bulutlu havalarda gökyüzünden gelen difüze ışınım oldukça homojen olduğu için yön değiştirdikçe aynı akımı ölçtükleri için en iyi yönü sürekli aramaya başlarlar. Bu da üretilen elektrik enerjisinin miktarını arttırmadığı halde gereksiz enerji harcanmasına neden olur. Gelişmiş foto sensörlü izleyicilerde bu olaya engel olmak için bazı algoritmalar kullanılmaktadır. Bu tür sistemler difüze ışınım altında paneli olması gerektiği gibi yere paralel hale getirerek o anki elektrik üretimini mümkün olan en yüksek değere getirirler. Her üç tip ileme sistemi de sistemin kuruluş maliyetini arttırmak, bina uygulamaları gibi durumlarda uygulama olasılıklarını sınırlamak gibi temel dezavantajlara sahiptir. Bunların yanında izleyici sistemleri periyodik bakıma ihtiyaç duydukları için de sorunludurlar. Sabit panellerin camlarının temiz tutulması dışında önemli bir bakıma ve bu bakım için kalifiye elemana ihtiyacı yokken izleyici sistemleri elektro-mekanik sistemler oldukları için periyodik yağlama ve bakıma ihtiyaçları vardır ve bu bakımın da kalifiye elemanlar tarafından yapılması gerekir. Bunun yanında işletimleri sırasında enerji harcarlar ve elektro-mekanik bileşen siste güvenirliğini azaltır. Güneş gibi değişkenlik gösteren enerji kaynaklarında öncelikle yeryüzüne erişen güneş radyasyonu miktarına ilişkin doğru bilgiye erişilebilir olmalıdır. Yeryüzüne ulaşan enerjinin değişkenliğinin sebepleri iki grupta ele alınabilir. Astronomik olarak güneşin bağıl konumunun gün içinde sürekli değişmesi, yeryüzüne gelen direkt ışınımın açısının değişimine sebep olduğu gibi, dünya – güneş mesafesinin yıl içinde sürekli değişmesi de güneşten dünyaya ulaşan enerjinin değişmesine sebep olmaktadır. Diğer taraftan bulut oluşumu gibi meteorolojik koşullar, havadaki nem ve hava kirliliği de ilgilenilen konumda yeryüzüne ulaşan enerji miktarını değiştirmektedir. Bu nedenle, bilim adamları son yıllarda güneş radyasyonu miktarını belirlemek için alternatif metot arayışına girmiştir. Özellikle uydu verilerinin kullanımı, geniş kapsama alanı, tekrarlanabilirlik, veri işleme kolaylığı ve saha verilerine erişim dahil olmak üzere birçok faydası nedeniyle son yıllarda hızla artmıştır. Çeşitli yöntemler kullanarak güneş radyasyonunu önceden tahmin etmek de büyük önem arz etmektedir. Güneş radyasyonunun doğrudan belirlenmesi genellikle mümkün olmadığı için. Radyasyon seviyelerini izlemek ve öngörmek için farklı teknikler kullanılır. Bu amaçla, uzaktan algılama için regresyon ilişkileri, deneysel bağlantılar, doğrusal interpolasyon, birden çok metodun birlikte kullanımı (hibrit algoritmalar) veya yapay sinir ağları gibi metotlar kullanılmaktadır. Güneş radyasyonu verileri birçok alanda önemlidir. Bitkiler için su gereksinimi, meteorolojik bir değişken olan güneş radyasyonundan etkilenen çeşitli su ve toprak süreçlerinden biridir. Bununla birlikte, daha önce de belirtildiği gibi, ulaşılabilir ve yüksek doğrulukta güneş radyasyonu ölçümleri, ışınım şiddeti ölçmek için kullanılan piranometre gibi duyar ekipmanların yüksek maliyeti nedeniyle bazen oldukça sınırlıdır. Ek olarak, ölçüm cihazlarının kalibrasyon ihtiyacı (yıldız piranometre gibi aletlerin yılda bir kere kalibrasyona gereksinim duyması), bu aletlerin kubbelerinin periyodik temizlik gereksinimi gibi sorunlar güneş radyasyonunun ölçülmesinde zorluklar yaratır. Bu çalışmanın birincil amacı, güneş radyasyonu miktarını tahmin etmek için yapay sinir ağı tabanlı bir yaklaşım sunmaktır. Bu amaç için, birçok deneysel ve yarı deneysel ilişkilendirme ve doğrusal çoklu regresyon yaklaşımları zaten literatürde sunulmuştur. Bu çalışmada yapay sinir ağı tabanlı ve yeterince yüksek başarımlı bir tahmin metodunun geliştirilmesine çalışılmıştır. Geleceğin enerjisi, çevreye mümkün olduğu kadar az zarar veren, küresel ısınmayı arttırmayan yeni teknolojileri kullanan sürdürülebilir ve temiz bir enerji kaynaklarından üretilmelidir. Günümüzde güneş enerjisi temelli bir çok teknoloji de bu amaçla kullanılmaya başlanmış ve kullanımları da günden güne artmaktadır. Güneş radyasyonu, Dünya üzerindeki tüm doğal süreçleri ve reaksiyonları yönlendiren en önemli doğal enerji kaynağıdır. Güneş enerjisinin öngörülmesinde, yapay sinir ağları, regresyon analizi, deneysel yaklaşımlar, güneş radyasyonu ölçüm ekipmanı, geometrik - analitik hesap metotları, deneysel ve yarı deneysel ilişkiler ve daha yeni teknikler gibi çeşitli teknikler kullanılmaktadır. Bu amaçla İran, Yezd şehri için meteoroloji istasyonlarından alınan veriler kullanılarak, bu şehirde güneş ışınımını öngörmek için oluşturulan yapay sinir ağı modeli, doğrusal regresyon, deneysel ve yarı deneysel metotlar gibi diğer güneş radyasyonu tahmin yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada, 15 adet deneysel ve yarı deneysel model kullanılarak, yapay sinir ağı modeli ve meteorolojik parametrelerin global ışınımı öngörmedeki etkinliği ve Yezd şehrinin sıcak ve kuru ikliminde günlük global radyasyon tahmini amacıyla modeller geliştirilmiş ve birbirleriyle kıyaslanmıştır. Yezd şehrinde bulunan meteoroloji istasyonlarındaki ışınım sensörlerinden alınan ölçüm verileri kullanılarak her modelin doğruluğu 36 aylık veriyle test edilmiştir. Böylece Yezd bölgesi için giriş tabakasında 11 nod, gizli tabakasında 2 nöron ve çıkış tabakasında 1 nöron bulunan yapay sinir ağı geometrisinin en iyi sonuçları verdiği görülmüştür. Oluşturulan yapay sinir ağı modelinin başarımına baktığımız zaman, 0,95 determinasyon katsayısı ve RMSE, MAE, FB ve MBE için sırasıyla 393, 850, 0.006 ve günde metrekare başına 49 Watt hata değerleriyle oldukça başarılı olduğu görülmüştür. Bu çalışmada güneş radyasyonunun ilkeleri ve genellemeleri ile güneş radyasyonunu tahmin etme stratejileri incelenmiştir. Bu alandaki ülke içi ve uluslararası araştırma türleri ikinci bölümde tartışılmaktadır. Üçüncü bölüm, araştırma konusunu kısaca özetlemekte ve veri toplama sürecini detaylandırmaktadır. Bu bölüm, yapay sinir ağları, çok değişkenli doğrusal regresyon ve deneysel ve yarı deneysel modeller gibi araştırma metodolojilerini tanıtmaktadır. Dördüncü bölümde yapay sinir ağı kullanılarak güneş radyasyonu hesaplanmakta ve bulgular diğer yöntemlerle karşılaştırılmaktadır. Güneş radyasyonu tahmin algoritması, MATLAB programı ve yapay sinir ağı araç takımı kullanılarak geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Irmak modelinin, kış mevsiminde Yezd bölgesi için en başarılı model olduğu görülmüştür. Temel regresyon modeli 1, diğer modellere göre üstün doğruluğu nedeniyle bahar mevsimi için en iyi model olarak karşımıza çıkmaktadır. Yaz ve sonbaharda, optimal model olarak temel regresyon modeli 3 görülmüştür. Ayrıca, yıllık ölçekte, temel regresyon modeli 3'ün, global radyasyonu tahmin etmede daha yüksek doğruluğa sahip olduğu dolayısıyla yıl genelinde Yezd bölgesinde uygulama için en uygun model olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Researchers have recently accomplished many studies on using renewable energy sources without pollution due to the significant development in demand for energy access. The fact that these energy sources are pure and offer free renewable energy, like solar and wind, has attracted the interest of several governments and enterprises. Solar energy may be viewed as a clean, sustainable, and renewable energy source that will be very important for the planet's energy needs in the future. Accurate knowledge of the amount of solar radiation must be accessible in the initial stage to utilize solar energy to its fullest potential. As a result, scientists have been seeking other methods to gauge the amount of solar radiation in recent years. The use of satellite data has advanced in recent years due to its many benefits, including broad coverage level, repeatability, ease of data processing, and access to field data. It is also crucial to anticipate solar radiation using various methods. Since it is typically not feasible to assess directly. Different techniques are used to monitor radiation levels. These strategies use hybrids, regression relationships, experimental connections, and linear interpolation or neural networks for remote sensing. Solar radiation data is essential in many fields. The requirement for water for plants is one of several waters and soil processes that are impacted by solar radiation, a meteorological variable. However, as was already said, solar radiation measurements are sometimes quite limited due to the high expense of the equipment used to measure it. In addition, issues with the calibration of measuring instruments provide challenges in measuring solar radiation. This study's primary goal is to offer a neural network-based approach for predicting the amount of solar radiation. For this goal, many experimental and semi-experimental associations and the linear multiple regression approach have already been presented. However, this study will look at the high-accuracy usage of the neural technique. Future human energy must come from a sustainable, clean energy source that uses new technology with little harm to the environment. Solar energy will naturally be used in numerous technologies. Solar radiation is the most important natural energy source guiding all natural processes and reactions on Earth. Solar energy may be calculated using various techniques, such as artificial neural networks and regression analysis, experimental approaches, solar radiation measuring equipment, manual mathematics's computations, experimental and semi-experimental relationships, and more recent techniques. For at least one to two years, I gathered data and information from meteorological stations to be used as input to an artificial neural network. I develop a precise and ideal model to predict how much solar radiation will be present in a city, comparing the obtained model with other models and comparing the neural network method with other methods of predicting solar radiation, such as linear regression and experimental and semi-experimental methods, and finally evaluating the results. The ability of the neural network model and meteorological parameters to be effective in net radiation, as well as the estimation of daily net radiation in the hot and dry climate of Yazd city, were investigated in this study using 15 experimental and semi-experimental models. The accuracy of each model, as mentioned earlier with the measurement data by the net radiation logger at the meteorological stations in Yazd, was assessed over 36 months. Thus, the layout of 1-2-11 for the Yazd region represented 11 parameters in the input layer, two neurons in a hidden layer, and an output layer to produce the network's best structure. The outcomes demonstrated the neural network's strong performance in radiation prediction, with a coefficient of determination of 0.95 and error profiles for RMSE, MAE, FB, and MBE with values of 393, 850, 0.006, and 49 watts per square meter per day, respectively. The principles and generalizations of solar radiation, as well as strategies for forecasting solar radiation, are examined in this study. The sorts of in-country and international research in this area are discussed in the second chapter. The third chapter briefly overviews the research topic and details the data collection process. This part introduces research methodologies such as artificial neural networks, multivariate linear regression, and experimental and semi-experimental models. The fourth chapter calculates solar radiation using an artificial neural network and compares the findings to other methods. The solar radiation prediction algorithm was designed and implemented using the MATLAB program and its neural network simulator toolkit. The Irmak model was shown to be the best option in the Yazd region during the winter season. Due to its superior accuracy compared to other models, the basic regression model 1 is the best model for the spring season. In summer and autumn, the basic regression model 3 is chosen as the optimal model. Also, on the annual scale, the basic regression model 3 had higher accuracy in predicting net radiation and was chosen as the optimal model in the Yazd region.
Benzer Tezler
- Savaş gemilerinin pervane kaynaklı gürültü karakteristiklerinin hesaplamalı akışkanlar dinamiği yöntemleriyle incelenmesi
Prediction of propeller noise of surface ships and submarines by using computational fluid dynamics methods
MÜNİR CANSIN ÖZDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN KORKUT
- Computational analysis of external store carriage in transonic speed regime
Harici yük taşımanın transonik sürat bölgesinde hesaplamalı analizi
İ. CENKER ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN MISIRLIOĞLU
PROF. DR. OKTAY BAYSAL
- Eğilme, kesme ve eksenel basın etkisindeki kolonların kayma dayanım kapasitelerinin belirlenmesi için deneysel bir çalışma
An Experimental study for investigation the shear carrying capacity of columns under combined bending, shear and axial compression
İ.METE GERÇEK
- Gemi yapı elemanlarının boyutlandırılması için gerilme analizi
Stress analysis for the determination of scantlings of ship structures
ERTEKİN BAYRAKTARKATAL
- Developing a methodology for the design and optimization of the pressure-swirl atomizers
Başlık çevirisi yok
OZAN EKİN NURAL
Doktora
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ERTUNÇ