Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleriyle Burdur ilinde arazilerin güneş enerjisi santrallerine yönelik uygunluğunun değerlendirilmesi

Evaluation of suitability of lands for solar power plants in burdur province with multi-criteria decision making methods

  1. Tez No: 805695
  2. Yazar: MUSTAFA YÜCE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ HAKAN IŞIK, DOÇ. DR. MURAT İNCE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Teknolojinin gelişmesi ve artan dünya nüfusu insanlığın enerjiye olan ihtiyacını giderek artırmaktadır. Enerji talebinin fosil kaynaklı yakıtlardan karşılanması çevre kirliliği ve karbon emisyonları dolayısıyla iklim değişikliğine neden olmaktadır. Ayrıca fosil kaynaklı yakıtların dünya üzerinde eşit dağılmamış olması nedeniyle bazı ülkelerin enerji arz güvenliği tehdit altındadır. Bu nedenlerden dolayı yenilenebilir enerjinin önemi hızla artmaktadır. Yenilenebilir enerjinin rüzgâr, güneş, biyokütle, hidrolik gibi kaynakları bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında yenilenebilir enerji kaynaklarından güneş enerjisinin dönüşümü ile enerji elde edilen fotovoltaik güneş enerjisi santrallerinin düşük maliyetli ve verimli kullanılabilmesi açısından önemli katkısı olan yer seçimi faktörü ele alınmıştır. Burdur ilinde fotovoltaik güneş enerjisi santrallerinin kurulabileceği alanların uygunluğunun çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) kullanılarak elde edilen veri ile makine öğrenmesi algoritmaları eğitilmiş ve algoritmaların performansları karşılaştırılmıştır. K-En yakın komşu, rastgele orman, destek vektör makineleri, XGBoost algoritmaları kullanılarak yapılan değerlendirmelerde %99'un üzerinde doğruluk oranlarıyla sınıflandırma yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

The development of technology and the increasing world population are leading to a growing demand for energy. For satisfying this demand causes environmental pollution and climate change due to carbon emissions. Moreover, the uneven distribution of fossil fuel resources around the world threatens the energy security of some countries. According to this reasons, the importance of renewable energy is rapidly increasing. Renewable energy sources include wind, solar, biomass, and hydro power. In this thesis, the site selection factor, which is crucial for low-cost and efficient use of photovoltaic solar power plants that convert solar energy into electricity, is evaluated. The suitability of areas in Burdur province in terms of photovoltaic solar power plants installation was evaluated using the Analytic Hierarchy Process (AHP), which is one of the multi-criteria decision-making methods. Machine learning algorithms were trained with the data obtained by AHP, and the performances of the algorithms were compared. Classification was performed with accuracy rates of over 99% using K-Nearest Neighbor, Random Forest, Support Vector Machines and XGBoost algorithms.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi metotları kullanılarak orman yangınlarının tahmini: Türkiye'de vaka çalışması

    Prediction of forest fires using machine learning methodology: A case study in Türkiye

    BETÜL ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA YILTAŞ KAPLAN

  2. Duygu tanıma için derin öğrenme modellerinin karşılaştırılması ve uygulanabilirliği

    Comparison and applicability of deep learning models for emotion recognition

    MESUT UYSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET FATİH DEMİRAL

  3. Origami sanat etkinliklerinin algoritma başarısı ve problem çözme becerileri üzerinde etkisi

    The effect of origami art activities on algorithm success and problem solving skills

    MERVE AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve TeknolojiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET DEMİRBİLEK

  4. Dynamic capacitated lot sizing problem optimization with reinforcement learning

    Başlık çevirisi yok

    FARUK ERDOĞAN BULDUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik BilimleriÖzyeğin Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKAN ÖRSAN ÖZENER

  5. Makine öğrenmesi yöntemleriyle Türkiye'de turizm gelirine etki eden parametrelerin belirlenmesi ve değerlendirilmesi

    Determination and evaluation of parameters affecting tourism revenues in Turkey by machine learning methods

    ÖZGÜR GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OLCAY POLAT