Amasya Üniversitesi güneş enerji santrali üretim verilerinin meteorolojik verilere bağlı olarak yapay zeka yöntemleri ile tahmini
Estimation of Amasya University solar power plant production data with artificial intelligence methods based on meteorological data
- Tez No: 793895
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CANAN ORAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Amasya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yenilenebilir Enerji ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Son yıllarda, enerjiye olan talep gün geçtikçe artarken öte yandan da fosil yakıtların giderek azalması ve çevre kirliliğine olan duyarlılığın başlamasıyla, yenilenebilir enerji kaynaklarına olan gereksinim her geçen gün artmaktadır. Özellikle güneş enerjisi kullanımı son zamanlarda hızlı bir ivme göstermiştir. Bu çalışmada genel olarak güneş enerjisi incelenmiş olup, uygulamada ise güneş enerji santrali üretim verilerinin meteorolojik verilere bağlı olarak yapay zekâ yöntemlerinden çok katmanlı yapay sinir ağları (ÇKYSA) ve uyarlamalı bulanık yapay sinir ağı çıkarım sistemi (ANFIS) yardımıyla tahmini yapılmıştır. ÇKYSA metodu kullanılarak yapılan tahminde en iyi sonucun Levenberg-Marquardt (trainlm) algoritmasıyla elde edildiği belirlenmiştir. ANFIS metodu kullanılarak yapılan tahminde ise en başarılı sonucun melez algoritma ve gbellmf üyelik fonksiyon tipi ile girdi değerleri için 4-4-4 üyelik fonksiyonun birlikte kullanıldığı modelin ürettiği belirlenmiştir. Oluşturulan ÇKYSA ve ANFIS modelleriyle yapılan tahmin değerlerinin ölçülen değerler ile makul düzeyde yakınsadığı saçılma grafiklerinden görülmüştür. Test sonuçları sonrası yapılan regresyon eğrilerinde tahminlerin güvenilir ve isabetli olduğu anlaşılmıştır. Enerji sektörü konumunda bulunan santrallerin üretim verileri aynı yöntemlerle hesaplanabilir.
Özet (Çeviri)
In recent years, while the demand for energy is increasing day by day, the need for renewable energy sources is increasing day by day with the decrease in fossil fuels and the onset of sensitivity to environmental pollution. Especially the use of solar energy has shown a rapid acceleration in recent times. In this study, solar energy has been investigated in general, and in practice, solar power plant production data has been estimated with artificial intelligence methods, multi-layer artificial neural networks (MLPNN) and adaptive fuzzy artificial neural network inference system (ANFIS), depending on meteorological data. It was determined that the best result was obtained with the Levenberg-Marquardt (trainlm) algorithm in the estimation made using the MLPNN method. In the estimation made using the ANFIS method, it was determined that the most successful result was produced by the hybrid algorithm and the gbellmf membership function type and the model in which the 4-4-4 membership function was used together for the input values. It has been seen from the scatter plots that the predicted values made with the created MLPNN and ANFIS models converge reasonably with the measured values. It was understood that the estimations were reliable and accurate in the regression curves made after the test results. The production data of the power plants in the energy sector can be calculated with the same methods.
Benzer Tezler
- Güneş enerji santrallerinin verimlerine etki eden faktörlerin değerlendirilmesi.
Evaluation of factors affecting the efficiency of solar power plants
SUAT ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiAmasya ÜniversitesiYenilenebilir Enerji ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜNAL KURT
- Güneş enerji santrali üretim verileri ile benzetim programlarından elde edilen verilerin karşılaştırılması: İnceler GES örneği
Comparison of solar power plant production data and the data obtained from simulation programs: Inceler GES example
DERYA DİP
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EnerjiAmasya ÜniversitesiYenilenebilir Enerji ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN UFUK ERGÜL
- Fotovoltaik bir tesisin üretim değerlerinin benzetim yazılımları sonuçlarıyla karşılaştırılması: Erbaa Belediyesi güneş enerji santrali örneği
Comparison of the production values of a photovoltaic power plant with the results of simulation software: The example of a solar power plant in the municipality of Erbaa
BİLGEHAN EGEMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EnerjiAmasya ÜniversitesiYenilenebilir Enerji ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL KURT
- Güneş enerjili elektrik sistemlerinin kurulum-maliyet analizi: Adıyaman örneği
Installation-cost analysis of solar powered electric systems: Adiyaman example
AZİZ ARTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
EnerjiAmasya ÜniversitesiYenilenebilir Enerji ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH KOPARAN
- Coğrafi bilgi sistemleri ve çok kriterli karar verme yöntemleri ile güneş enerji santrali için yer seçimi: Amasya Merzifon örneği
Site selection for solar power plant using geographic information system with multi-criteria decision making methods: The case of Amasya-Merzifon
MELİKE ÖCÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriOndokuz Mayıs ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AZİZ ŞİŞMAN