Geri Dön

Sürdürülebilir akıllı şehir yapısı için yenilenebilir enerji sisteminin değerlendirilmesi

Evaluation of renewable energy system for sustainable smart city structure

  1. Tez No: 865442
  2. Yazar: RASHAD ABDULOV
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ENİS BULAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Şehircilik ve Bölge Planlama, Energy, Urban and Regional Planning
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Enerji, herhangi bir işin birincil ve temel gereksinimidir. Ancak enerji kaynaklarının birçoğunun limitli olması nedeniyle, bir şehrin Akıllı Şehir olması için günümüzün ihtiyacına göre yenilenebilir enerji kaynakları yaygın olarak kullanılmaktadır. Güneş, rüzgar, biyokütle vb. gibi yeşil ve doğal enerji kaynakları, Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerin karşı karşıya olduğu uzun vadeli enerji sorunlarına çözüm sağlayacak yeterli verime sahiptir. Güneş enerjisi tarih öncesi çağlardan beri en kolay elde edilebilen enerji kaynağıdır. İçinde bulunduğumuz çağda, küresel karbon emisyonları artıyor ve çevresel sürdürülebilirliği sağlamak için, yenilenebilir enerji kaynaklarına daha fazla güvenilerek sera gazı emisyonlarının net sıfır seviyelerine düşürülmesi gerekiyor. Sürdürülebilir ulaşım seçeneklerine olan talebin artması nedeniyle, fotovoltaik (PV) panellerin elektrikli araçlara (EV'ler) entegrasyonu, enerji verimliliğini artırmak ve sera gazı emisyonlarını azaltmak için umut verici bir çözüm olarak değerlendiriliyor. Ancak elektrikli araçlar için en uygun fotovoltaik panelin seçilmesi, birçok kriter ve hususu içeren karmaşık bir süreçtir. Bu tezde, en iyi modülün seçilmesine yardımcı olmak için Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi kullanan entegre bir karar destek modeli sunmaktadır. Çalışma alanı olarak Bakü ilinde yerleşen 28 AVM belirlenmiştir. Sonuçlar, güneş enerjisinin son derece gerekli bir yenilenebilir enerji kaynağı olduğu, sürdürülebilir akıllı şehir yapısı için güneş enerjili elektrikli araç şarj istasyonlarının sürdürülebilirliye katkıları ve monokristal yığın silikon modülünün en iyi alternatif olduğunu ve ardından multisilikon modüllerin geldiğini ortaya koyuyor. Bu çalışma, EV üreticilerinin doğru PV panelini seçmeleri ve enerji verimli ulaşım çözümlerini teşvik etmeleri için yapılandırılmış bir karar yaklaşımı önermektedir. Akıllı şehir, yenilenebilir enerji, elektrikli araçlar, güneş paneli, solar şarj istasyonu

Özet (Çeviri)

Energy is the primary and basic requirement of any business. However, since many of the energy resources are limited, renewable energy sources are widely used according to today's needs for a city to become a Smart City. Solar, wind, biomass etc. Green and natural energy resources such as have sufficient efficiency to provide solutions to the long-term energy problems faced by developing countries such as Turkey. Solar energy has been the most easily available energy source since prehistoric times. In this era, global carbon emissions are increasing, and to ensure environmental sustainability, greenhouse gas emissions must be reduced to net zero levels by relying more on renewable energy sources. Due to the increasing demand for sustainable transportation options, the integration of photovoltaic (PV) panels into electric vehicles (EVs) is considered a promising solution to increase energy efficiency and reduce greenhouse gas emissions. However, choosing the most suitable photovoltaic panel for electric vehicles is a complex process involving many criteria and considerations. This thesis presents an integrated decision support model that uses the Multi-Criteria Decision Making Method to help select the best module. 28 shopping malls located in Baku province were determined as the study area. The results reveal that solar energy is an extremely necessary renewable energy source, that solar electric vehicle charging stations contribute to sustainability for a sustainable smart city structure, and that monocrystalline bulk silicon module is the best alternative, followed by multisilicon modules. This study proposes a structured decision approach for EV manufacturers to choose the right PV panel and promote energy-efficient transportation solutions

Benzer Tezler

  1. Analyzing core components of smart cities by focusing on the renewable energy: Case study of sustainable urban furniture for Çorlu Republic Park

    Akıllı şehirlerin temel bileşenlerinin yenilenebilir enerji odaklı analiz edilmesi: Çorlu Cumhuriyet Parkı sürdürülebilir kent mobilyaları örneği

    SUZAN NEŞE MURADOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Tasarım Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ DENİZ

  2. Determination of sustainable waste management strategies in smart cities using fuzzy multi-criteria decision approach

    Akıllı şehirlerdeki sürdürülebilir atık yönetimi stratejilerinin bulanık çok kriterli karar verme yaklaşımı ile belirlenmesi

    BİHTER GİZEM DEMİRCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Çevre MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAAN YETİLMEZSOY

  3. Teknoloji ile bütünleşen şehirlerde akıllı şehir yönetiminin analizi

    Analysis of smart city administration in cities integrated with technology

    BÜŞRA DORUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kamu YönetimiDokuz Eylül Üniversitesi

    Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM GÜRAY YONTAR

  4. Yaşam kalitesinin iyileştirilmesinde akıllı kent stratejileri: Sakarya Büyükşehir Belediyesi örneği ve yerel yönetimler için bir model önerisi

    Smart city strategies in enhancement of quality of life: Example of Sakarya Metropolitan Municipality and a model proposal for the local governments in Turkey

    AKIN ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kamu YönetimiSakarya Üniversitesi

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ÇAĞLAR ÖZDEMİR

  5. Çok yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından derin ögrenme yöntemi ile bina bölütlemesi

    Building segmentation from very high resolution aerial imagery using deep learning

    NURAN ASLANTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM