Implementation of fuzzy inference system and adaptive neuro fuzzy inference system for analysis of wind turbine efficiency
Rüzgar türbini verimliliğinin analizi için bulanık çıkarım sistemi ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sisteminin uygulanması
- Tez No: 821960
- Danışmanlar: PROF. DR. AYHAN ÖZGÜR TOY, PROF. DR. GÖZDE ULUTAGAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: rüzgar türbini, bulanık çıkarım sistemi, uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi, yenilenebilir enerji, verimlilik, wind turbine, fuzzy inference system, adaptive neuro fuzzy inference system, renewable energy, efficiency
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Bu çalışma rüzgar türbinlerinin performansını değerlendirmek için bir bulanık çıkarım sistemi (FIS) ve uyarlanabilir bir nöro-bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılmasını önermektedir. Rüzgar hızı, kanat uzunluğu ve diğer türbinlere olan mesafe gibi rüzgar türbini performansını etkileyen temel faktörler, veri analizi yoluyla belirlenir. Bu faktörlerin anlaşılması, türbin işletimi ve tasarımına ilişkin bilinçli karar vermeye olanak tanıyarak genel verimliliğin ve maliyet etkinliğinin iyileştirilmesine katkıda bulunur. Yazarlar, rüzgar türbinlerinin birden çok girdi ve çıktıya sahip karmaşık sistemler olduğunu ve bunun da geleneksel analiz yöntemlerini doğru sonuçlar vermede yetersiz kıldığını ileri sürüyorlar. FIS ve ANFIS, rüzgar türbini verilerindeki belirsizliği modellemek ve türbin verimliliğinin daha doğru bir şekilde değerlendirilmesini sağlamak için tasarlanmıştır. Bu çalışma, yaklaşımın etkinliğini Türkiye'deki bir rüzgar santralinden gerçek dünya verilerini kullanarak göstermektedir. Çalışma sonucunda FIS'in rüzgar türbini verimliliğini analiz etmek için umut verici bir araç olduğu ve rüzgar türbini sahlarının performansını iyileştirme potansiyeline sahip olduğu sonucuna varılıyor. Bu konuda çalışmamızdaki temel motivasyonumuz, müşterinin iki türbini daha fazla enerji üreteceği için değiştirme talebidir. Veri eksikliğinden dolayı bu durumu matematiksel olarak ifade edemesek de bu kararda kullanılacak değerli bilgiler paylaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
This master thesis proposes the use of a fuzzy inference system (FIS) and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to evaluate the performance of wind turbines. Key factors influencing wind turbine performance, such as wind speed, blade length and distance to other turbines are identified through data analysis. Understanding these factors allows for informed decision-making regarding turbine operation and design, contributing to improved overall efficiency and cost-effectiveness. Wind turbines are complex systems with multiple inputs and outputs, which makes traditional analysis methods insufficient to provide accurate results. The FIS and ANFIS are designed to model the uncertainty and imprecision in wind turbine data and provide a more accurate assessment of turbine efficiency. This study demonstrates the effectiveness of the approach by using real-world data from a wind farm in Turkey. The paper concludes that the FIS is a promising tool for analyzing wind turbine efficiency and has the potential to improve the performance of wind farms. Our main motivation in working on this subject is the request of the customer to replace two turbines as they will produce more energy. Although we cannot express this situation mathematically due to lack of data, valuable information to be used in this decision has been shared.
Benzer Tezler
- Modeling, simulation and implementation of a permanent magnet synchronous motor drive system using anfis technique
Sabit mıknatıslı senkron motor sürüş sistemi için anfıs tekniği kullanarak modelleme, simulasyon ve gerçekleme
İPEK KUVVETLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE ERGENE
- Design of neural fuzzy MPPT controller for PV based boost converter
PV beslemeli boost dönüştürücü için neural-fuzzy MPPT kontrolcü tasarımı
DILOVAN MUHSIN HAJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NACİ GENÇ
- Yapay zeka tekniklerine dayanan yöntemlerle çok sayıda hedef izleme
Multiple target tracking with the methods based on artificial intelligence techniques
İLKE TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. KERİM GÜNEY
- Yetersiz uyarımlı bir elektromekanik sistem gerçeklenmesi ve denetimi
Implementation and control of an underactuated electromechanical system
AYHAN GÜN
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ABDURRAHMAN KARAMANCIOĞLU
- Bir asenkron motor hız denetim sisteminin neuro-fuzzy yöntemlerle gerçekleştirilmesi
Implementation of speed control system of an asynchronous motor by using neuro-fuzzy methods
ALİ FAZIL UYGUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. RIZA ÖZÇALIK