Güneş enerji santrali üretim değerlerinin bulanık mantık yöntemi kullanılarak analiz edilmesi
Analysis of solar power plant generation values using fuzzy logic method
- Tez No: 875434
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN ÖZKAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SACİD ENDİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 148
Özet
Günümüzde, küresel nüfus artışı, enerji talebinde sürekli bir artışa neden olmaktadır. Bu durum, enerji kaynaklarına yönelik talebin ve bu kaynakların kullanımının artmasıyla sonuçlanmaktadır. Enerji talebinin artması, insanları daha etkin ve verimli enerji çözümleri aramaya yönlendirmektedir. Bununla birlikte, enerji kaynaklarının bulunması ve kullanımıyla ilgili yaşanan çeşitli zorluklar, araştırmacıları ve endüstri uzmanlarını daha sürdürülebilir ve temiz enerji kaynaklarına yönlendirmektedir. Bu bağlamda, yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelik araştırma ve geliştirme çalışmaları, akademik dünyada ve endüstride büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında K-kat çaprazlama yöntemi ve MATLAB programı kullanılarak analiz yapılmıştır. MATLAB'daki bulanık mantık uygulamalarından biri olan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) yöntemi kullanılarak güneş enerji santrali üretim değerlerinin tahmini gerçekleştirilmiştir. ANFIS yöntemi ve K-kat çaprazlama yöntemi kullanılarak elde edilen tahminlerin doğruluğu incelenmiştir. ANFIS uygulamasında kümelerin azaltılması veya arttırılması durumunda tahminsel sonuçların nasıl değiştiği analiz edilmiş ve en doğru sonuca ulaşmak için en uygun kümelerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu çalışma, güneş enerji santrali üretim değerlerini etkileyen faktörlerin sayısal durumuna göre tahmin değerlerinin belirlenmesine katkı sağlamıştır. Sonuç olarak, K-kat çaprazlama yöntemine göre ANFIS uygulamasında oluşturulan kümelerin artmasıyla güneş enerji santrali üretim değerlerinin gerçeğe olan uzaklığının arttığı gözlemlenmiştir. Tahminlerin doğruluğunu değerlendirmek için gerçek verilerle karşılaştırılmış ve elde edilen tahmin verileri ile gerçek veriler arasındaki ortalama mutlak yüzde hatası (%MAPE) belirlenmiştir. ANFIS uygulaması üzerinden yapılan bu tahminler, yenilenebilir enerji kaynaklarından faydalanan bireylerin üretim için tahmini bir çerçeve oluşturarak, üretim miktarını öngörebilecekleri bir noktaya gelmesini sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
Today, global population growth leads to a continuous increase in energy demand. This results in increased demand for and utilization of energy resources. Increasing energy demand drives people to search for more effective and efficient energy solutions. However, various challenges related to the availability and utilization of energy resources are driving researchers and industry experts towards more sustainable and clean energy sources. In this context, research and development on renewable energy sources is of great importance in academia and industry. In this thesis, the analysis was carried out using the K-fold crossover method and MATLAB program. The ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) method, which is one of the fuzzy logic applications in MATLAB, was used to estimate the solar power plant production values. The accuracy of the forecasts obtained by using ANFIS method and K-fold crossover method is analyzed. In the ANFIS application, it is analyzed how the predictive results change when the clusters are reduced or increased and it is aimed to determine the optimal clusters to reach the most accurate result. This study contributed to the determination of forecast values according to the numerical status of the factors affecting solar power plant production values. As a result, it was observed that the distance of the solar power plant production values from reality increased with the increase in the clusters formed in the ANFIS application according to the K-fold crossover method. In order to evaluate the accuracy of the predictions, they were compared with the actual data and the mean absolute percentage error (%MAPE) between the predicted data and the actual data was determined. These forecasts made through the ANFIS application have enabled individuals utilizing renewable energy resources to reach a point where they can predict the amount of production by creating a predictive framework for production.
Benzer Tezler
- STATCOM destekli bir FV generatörün arıza sonrası yeniden bağlanabilme kapasitesinin geliştirilmesinde bulanık mantık ve PI denetleyicilerin etkilerinin incelenmesi
Investigation of the effects of fuzzy logic and PI controllers on development of FRT capacity of a statcom-supported PV generator
BURAK TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Elektrik dağıtım sistemlerinde birey odaklı konfor öncelikli talep yönetimi için akıllı yöntem geliştirilmesi
Developing an intelligent method for the user oriented comfort based demand response studies in the electricity distribution systems
MEHMET ALİ SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Güneş ve rüzgâr enerji santrallerinde üretim değerlerinin iklim parametrelerine bağlı olarak yapay zekâ yöntemleri ile tahmini ve güneş enerjisi fizibilite yazılımının geliştirilerek üretim tahmininin yapılması
Estimation of production values in solar and wind power plants with artificial intelligence methods based on climate parameters and production estimation by developing solar energy feasibility software
AYTEN GEÇMEZ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇETİN GENÇER
- 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
SERDAR SOMUNCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAmasya ÜniversitesiYenilenebilir Enerji ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CANAN ORAL
- Modeling Turkey's solar energy potential under different conditions
Türkiye'nin güneş enerjisi potansiyelinin farklı koşullar altında modellenmesi
VEYSEL ÇOBAN
Doktora
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZİ ÇEVİK ONAR