Applications of artificial intelligence in energy production
Enerji üretiminde yapay zeka uygulamaları
- Tez No: 931399
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN SADIKOĞLU, DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN YÜCEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, enerji üretimindeki temel yapay zeka metodolojilerinin en yaygın uygulamalarını araştırmaktadır. Öncelikle, bir regresyon problemi olarak, yapay sinir ağları (YSA'lar) kullanılarak atıkların ve yakıtların daha yüksek ısıtma değeri tahmini gerçekleştirilmiştir. Mevcut verilerle mümkün olan en iyi ANN modellerinin elde edilmesi için hiperparametre optimizasyonu yapılmıştır. İkinci olarak, atıkların ve yakıtların doğru sınıflandırılmasını ve kullanımını geliştirmek için yeni bir sınıflandırma sistemi olan HOM-CS'yi önermek için bir kümeleme yaklaşımı kullanılmıştır. Son olarak, bir zaman serisi problemi olarak, rüzgar enerjisinin yaygın kullanımından kaynaklanan öngörülemezlik ve istikrarsızlık, enerji sisteminin güvenli ve tutarlı bir şekilde çalışmasını sürdürmek için önemli sorunlara yol açtığından, rüzgar çiftliklerinin rüzgar enerjisi çıktısının tahmini araştırılmıştır. Belirtilen bölgedeki herhangi bir rüzgar çiftliğinin rüzgar gücünü başarılı bir şekilde tahmin edebilen, kamuya açık verilere dayalı genelleştirilebilir bir rüzgar enerjisi tahmin modeli elde edilmiştir. Genel olarak, bu tez, enerji üretimi konusundaki en zorlu sorunları göz önünde bulundurarak yapay zekanın enerji üretiminde uygulanmasını sergilemekte ve bu da onu alana kapsamlı ve etkili bir katkı haline getirmektedir. Tez, doğru yakıt kalitesi değerlendirmesi, bilgilendirici sınıflandırma ve güvenilir yenilenebilir enerji tahmini gibi kritik zorlukları ele alarak, enerji üretiminde gelişmiş verimlilik ve sürdürülebilirliğin yolunu açmaktadır. Geliştirilen metodolojiler ve modeller çok yönlü, ölçeklenebilir ve küresel olarak uygulanabilir olup, araştırmacılar, endüstri profesyonelleri ve politika yapıcılar için enerji sistemlerini optimize etme ve atıktan enerjiye dönüştürme ve yenilenebilir enerji çözümlerini geliştirme konusunda değerli araçlar sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates the most prevalent applications of the key artificial intelligence methodologies in energy production. Foremostly, as a regression problem, higher heating value estimation of wastes and fuels is undertaken by utilizing artificial neural networks (ANNs). Hyperparameter optimization was carried out for the obtainment of best ANN models possible with the available data. Secondly, a clustering approach was utilized to propose a novel classification system, namely HOM-CS, to enhance the correct classification and utilization of wastes and fuels. Finally, as a time-series problem, forecasting of wind power output of wind farms is investigated since the unpredictability and instability resulting from the extensive utilization of windpower result considerable problems for maintaining the secure and consistent operation of the energy system. A generalizable wind power prediction model based on publicly available data is obtained that can succesfully estimate the wind power of any wind farm in the specified region. Overall, this thesis showcases the application of artificial intelligence in energy production by considering the most challenging problems in the subject of energy production, which makes it a comprehensive and impactful contribution to the field. By addressing critical challenges such as accurate fuel quality assessment, informative classification, and reliable renewable energy forecasting, the thesis paves the way for enhanced efficiency and sustainability in energy production. The methodologies and models developed are versatile, scalable, and applicable globally, providing valuable tools for researchers, industry professionals, and policymakers in optimizing energy systems and advancing waste-to-energy and renewable energy solutions.
Benzer Tezler
- 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
Fırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Improvıng the predıctıon of oıl and gas productıon usıng artıfıcıal ıntellıgence algorıthms
Yapay zeka algoritmalarını kullanarak petrol ve gaz üretim tahminlerinin iyileştirilmesi
AZHAR NAJI MUHAJIR ALYAHYA
- Dünyada ve Türkiye'de kamu hizmetlerinin dijital dönüşümü: Yapay zeka uygulamaları
Digital transformation of public services in the world and in Turkey: Artificial intelligence applications
ELİF BÜŞRA AŞKIN
- Optimization of efficiency in biodiesel production from microalgae with machine learning methods
Mikroalglerden biyodizel üretiminde makine öğrenimi yöntemleri ile verimliliğin optimizasyonu
CANBERK ÜNGÖRMÜŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Türk Hava Kurumu ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Rüzgar enerjisi üretim verileri üzerinde tahmin modellerinin uygulanması ve karşılaştırmalı analizi
Application and comparative analysis of forecasting models on wind energy generation data
MEHMET ALİ ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Gaziantep İslam Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...