Geri Dön

Coğrafi bilgi sistemi tabanlı destek vektör makineleri ile güneş enerji santrali optimum yer seçimi: Adıyaman örneği

Optimum site selection for solar power plant based on the geographic information system with support vector machines: The case of Adıyaman

  1. Tez No: 791449
  2. Yazar: ZEYNEP ÇAPKURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BOSTANCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Güneş enerji santrali, coğrafi bilgi sistemi, destek vektör makineleri, Solar power plant, geographic information systems, support vector machines
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Türkiye'nin bulunduğu coğrafi konum nedeniyle enerji üretiminde güneş enerjisi önemli bir kaynak olarak tercih edilmiş ve kullanımı da giderek artmaya başlamıştır. Bu artıştan en doğru biçimde faydalanılabilinmesi amacı ile Güneş enerji santralleri (GES) kurulumu için uygun alanların seçilmesi konusu gündeme gelmiştir. Bu çalışmada Adıyaman ilinde GES kurulumuna uygun alanların belirlenebilmesi için Güneş Enerji Potansiyeli (GEP), Eğim, Bakı, Yükseklik, Enerji Nakil Hattına Olan Uzaklık (ENHU), Trafo Merkezine Olan Uzaklık (TMU), Fay Hattına Olan Uzaklık (FHU), Su Alanlarına Olan Uzaklık (SAU), Karayolu Ağına Olan Uzaklık (KAU), Demiryolu Ağına Olan Uzaklık (DAU), Yerleşim Alanına Olan Uzaklık (YAU), Doğalgaz Hattına Olan Uzaklık (DHU) ve Koruma ve Orman Alanına Olan Uzaklık (KOAU) bağımsız değişken olarak ve bağımlı değişken olarak ise mevcut GES alanlarından toplam 1638 nokta ve GES kurulumu mümkün olmayan alanlardan aynı sayıda noktalar seçilerek bir mekânsal veritabanı Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve Uzaktan Algılama (UA) kullanılarak oluşturuldu. Daha sonra bu veriler modeli eğitmek ve doğrulamak için sırasıyla %70 ve %30'a rastgele bölündü. GES kurulum olasılığı çok uygun, uygun, orta, düşük ve en uygun alanları içeren haritanın belirlenebilmesi için Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemi kullanılmıştır. Eğitim aşamasında en iyi sonucu veren haritayı bulabilmek için çeşitli C ve γ değerlerini içeren 100 kombinasyon kullanılmıştır. Bu kombinasyonların performansı test verilerinin Genel Doğruluk (GD), İşlem Karakteristik Eğrisi (ROC) ve Eğri Altında Kalan Alan (AUC) değeri metriklerine göre değerlendirilmiş ve optimum C ve γ değerleri sırasıyla 106 ve 101 olarak bulunmuştur. Bu değerler kullanılarak elde edilen sonuç haritasına göre Adıyaman ilinin %39'u en az uygun ve % 28'i az uygun sınıflar olarak belirlenmiştir. Ayrıca, yaklaşık %8'nin orta uygun olduğu, %10'nun uygun olduğu ve geri kalan %15'nin en uygun olduğu görülmüştür. Bu çalışma kapsamında elde edilen en uygun ve uygun alanlarda kurulacak GES'in Adıyaman iline ekonomik, çevresel ve sosyal açıdan önemli katkılar sağlayacağı ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

Due to Turkey's geographical location, energy saving solar energy has been preferred as an important resource and its use has started to increase gradually. Solar Energy Potential (SSP), Slope, Aspect, Height, Distance to Energy Transmission Line (DETL), Distance to Transformer Center Line (DTCL), Distance to Fault Line (DFL), Distance to Water Fields (DWF), Distance to Highway Network (DHN), Distance to Railway Network (DRN), Distance to Residential Area (DRA), Distance to Natural Gas (DNG) and Distance to Protection and Forest Area (DPFA) as independent and dependent variables. On the other hand, a spatial documents Geographic Information Systems (GIS) and Remote Sensing (UA) were commissioned by selecting 1638 points in total of the existing SES dimensions and the same number of points from the areas where SES installations are not possible. It was randomly divided into 30. Support Vector Machines (SVM) method was used to determine the map with very high probability of SES installation, high, medium, low and lowest areas. Training results best result 100 uses containing various C and γ values were used to find the map that gives the best value. The performance test data of these combinations were evaluated according to the General Accuracy (GD), Process Characteristic Curve (ROC) and Area Under the Curve (AUC) value metrics and optimum C and γ values were respectively evaluated. It was found as 106 and 101. According to the result table obtained by using these values, 39% of Adıyaman province was aimed as least suitable and 28% as less suitable classes. Also, values at which about 8% is moderately appropriate, 10% is appropriate, and the remaining 15% is optimal. The Adıyaman line of the SPP, which will establish the most suitable and suitable areas obtained within the scope of this study, has made significant contributions to its economic, growth and social content.

Benzer Tezler

  1. Stream flow prediction for ungauged basins

    Ölçülmemiş havzalar için akış tahmini

    IBRAHIM ABBAS HASAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET İSHAK YÜCE

  2. Binaların makine öğrenmesi algoritmalarıyla mekânsal özelliklerinden yararlanarak fonksiyonel olarak sınıflandırılması

    Functional classification of buildings based on their spatial characteristics using machine learning algorithms

    AYÇA NURSENA BİLGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ MELİH BAŞARANER

  3. Coğrafi bilgi sistemleri ve yapay zeka entegrasyonu ile altyapı karar destek sistemi geliştirilmesi

    Development of an infrastructure decision supportsystem through the integration of geographicinformation systems and artifical intellegence

    İREM DİLARA MOLLAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. NURSU TUNALIOĞLU ÖCALAN

  4. An improved flood detection and susceptibility mapping using remote sensing and GIS technologies

    Uzaktan algılama ve Cbs teknolojilerini kullanarak gelişmiş bir sel algılama ve duyarlılık haritalaması

    MAHYAT SHAFAPOURTEHRANY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    CoğrafyaUniversiti Putra Malaysia UPM

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BISWAJEET PRADHAN

  5. Açık kaynak kodlu yazılım eklentisi ile üretilen internet tabanlı haritaların mekansal karar destek sistemi ile bütünleştirilmesi

    Producing internet based map using by open source software plugin to integrated with spatial decision support system

    EMRAH FATİH ASILHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ANİME MELİS UZAR DİNLEMEK