Rüzgâr hızı modellemesı̇nde genetı̇k algorı̇tma alternatı̇flerı̇nı̇n grı̇ ı̇lı̇şkı̇sel analı̇z ı̇le değerlendı̇rı̇lmesı̇
Evaluation of genetic algorithm alternatives for wind speed modelling using grey relational analysis
- Tez No: 841650
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET BURAK KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu çalışmada rüzgâr hızı dağılımının modellenmesi için sık kullanılan ve güvenilirlik analizlerinde tercih edilen Weibull dağılımının parametre tahminleri en çok olabilirlik (ML) yöntemine dayalı Genetik Algoritma (GA) optimizasyonu ile elde edilmiştir. Weibull dağılımının parametrelerinden şekil parametresinin tahmini için GA yönteminde bir uygunluk fonksiyonu önerilmiştir. Önerilen uygunluk fonksiyonun optimizasyonu için popülasyon büyüklüğü, çaprazlama oranı ve mutasyon oranı gibi farklı GA parametre değerleri kullanılmıştır. Üç farklı rüzgâr hızı verisi üzerinden Kolmogorov Smirnov (KS), R2, Ortalama karekök hatası (RMSE), Akaike Bilgi Kriteri, Bayesian Bilgi Kriteri ve Güç Yoğunluğu Hatası kriterleri kullanılarak Gri İlişkisel Analiz (GİA) ve Entropi ağırlıklı GİA yaklaşımları ile GA yöntemi için önerilen alternatifler sıralanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, parameter estimates of the Weibull distribution, which is widely used for modelling wind speed distributions and is preferred in reliability analyses, are obtained by Genetic Algorithm (GA) optimisation based on the Maximum Likelihood method. A fitness function is proposed in the GA method to estimate the shape parameter of the Weibull distribution. Different GA parameter values such as population size, crossover rate and mutation rate were used to optimise the proposed fitness function. The proposed alternatives for the GA method are ranked by using the Grey Relational Analysis (GRA) and Entropy weighted GRA methods based on Kolmogorov-Smirnov (KS), R2, Root Mean Square Error (RMSE), Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion and Power Density Error criteria over three different wind speed data.
Benzer Tezler
- Rüzgâr enerji potansiyelinin istatistiksel yöntemler ve genetik algoritmayla hesaplanması
Determination of the wind energy potential using the statistical methods and the genetic algorithm
MELİH BURAK KOCA
Doktora
Türkçe
2020
İşletmeBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF ŞAHİN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BURAK KILIÇ
- Katı atık düzenli depolama gazlarının genetik algoritmalarla modellenmesi
Modelling of landfill gases (LFG) using genetic algorithm
HÜSEYİN KURTULUŞ ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2009
Çevre Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN BALKAYA
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Optimal doğal gaz tüketiminin tespitinde farklı yapay sinir ağı algoritmalarının kullanımı: Samsun ili örneği
The use of different artificial nerve network algorithms in determining optimal natural gas consumption: sample of Samsun
BEDİA KANT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SERHAT ODABAŞ
- Rüzgâr potansiyelinin yapay sinir ağlarıyla analizi ve uygulaması
Analysis and application of artificial neural networks for wind potential
UMUT SARAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT LÜY
- Enerji sistemlerinde rüzgar hızı modellemesi için geliştirilen Finsler geometrisi tabanlı yeni bir yaklaşım analizi ve uygulaması
Analysis and application of a novel approach based on Finsler geometry for wind speed modelling in energy systems
EMRAH DOKUR
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KURBAN
YRD. DOÇ. DR. SALİM CEYHAN