Hibrit sistemlerin ekonomik olarak sürdürülebilirlik analizi
Economical sustainability analysis of hybrid systems
- Tez No: 985491
- Danışmanlar: PROF. DR. ZEHRA YUMURTACI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enerji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Rüzgâr ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynakları doğası gereği aralıklıdır ve enerji sistemlerinin istikrarı ve verimliliği için önemli zorluklar yaratır. Bu nedenle, güç üretiminin doğru bir şekilde tahmin edilmesi yalnızca yenilenebilir enerji sistemlerinin sürdürülebilirliğini sağlamak için değil, aynı zamanda dengeli ve güvenilir bir enerji arz-talep çerçevesi elde etmek için de önemlidir. Bu tür öngörücü yetenekler daha iyi üretim planlamasına olanak tanır, işletme maliyetlerini düşürür ve yenilenemeyen enerji alternatiflerine olan bağımlılığı en aza indirir. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye'nin İstanbul bölgesinden toplanan veriler kullanılarak, rüzgâr ve güneş enerjisine dayalı hibrit enerji isteminin enerji üretim potansiyelini doğru bir şekilde tahmin etmektir. Bu amaçla, gelişmiş derin öğrenme algoritmaları kullanılarak hibrit enerji sistemi için kritik olan temel meteorolojik değişkenler (rüzgâr hızı, ortam sıcaklığı ve güneş radyasyonu) tahmin edilmektedir. Özellikle, Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Evrişimli Sinir Ağları (CNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU) ve hibrit bir CNN-LSTM modeli dahil olmak üzere beş son teknoloji algoritma, beş yıllık meteorolojik verilere uygulandı. Bu algoritmalar tarafından üretilen tahminler daha sonra rüzgâr ve güneş enerjisine dayalı bir hibrit enerji sisteminin enerji üretim potansiyelini tahmin etmek için kullanıldı. Gözlemlenen ve tahmin edilen değerler arasındaki karşılaştırma, hibrit sistemlerde uzun vadeli tahmin uygulamaları için önerilen metodolojilerin etkinliğini vurgulayarak yüksek derecede doğruluk gösterdi. Dahası, bu çalışmada belirlenen en etkili algoritmalardan yararlanılarak, rüzgâr hızı, ortam sıcaklığı ve güneş radyasyonunu kapsayan gelecek yılın meteoroloji verileri için tahminler yapıldı. Bu tahminler, hibrit enerji sisteminin sonraki yıl için enerji üretim kapasiteleri hakkında kritik içgörüler sağladı. Bu bulguları üretim planlamasına dahil ederek, çalışma sürdürülebilir enerji yönetiminin daha geniş hedeflerine önemli bir katkıyı yansıtan optimize edilmiş bir enerji arz-talep dengesi elde etti. Yatırım, işletme ve bakım maliyetlerinin enerji miktarına oranı hibrit enerji sisteminin işletme sırasında ürettiği enerjinin seviyelendirilmiş maliyetini verir. 3MW RT ve 1 MW PV'den oluşan bu hibrit enerji sistemi için 0,38 $/kWh olarak bulunmuştur. Ayrıca sistemin geri ödeme süresi hesaplandığında, bu değer 10,6 yıldır. Bu araştırmanın etkileri teknik tahminlerin ötesine uzanır; ayrıca yenilenebilir enerji sistemlerine doğru küresel geçişi desteklemede veri odaklı yaklaşımların temel rolünü vurgular. Tahmin doğruluğu artırarak, bu çalışma yenilenebilir kaynakların verimli kullanımını kolaylaştırır, karbon ayak izlerini azaltır ve sürdürülebilir enerji tüketim modellerini teşvik eder. Bu tür gelişmeler, yenilenebilir enerji sistemlerinin dayanıklı, uygun maliyetli ve gelecekteki enerji taleplerini karşılayabilecek durumda kalmasını sağlarken, çağımızın acil çevresel zorluklarının ele alınması açısından da büyük önem taşıyor.
Özet (Çeviri)
Renewable energy sources, such as wind and solar energy, are inherently intermittent, posing significant challenges to the stability and efficiency of energy systems. Accurate forecasting of power production is, therefore, essential not only to ensure the sustainability of renewable energy systems but also to achieve a balanced and reliable energy supply-demand framework. Such predictive capabilities enable better production planning, reduce operational costs, and minimize dependency on non-renewable energy alternatives. The primary objective of this study is to accurately estimate the energy production potential of a hybrid energy system based on wind and solar energy using data collected from the Istanbul region of Türkiye. For this purpose, key meteorological variables critical to the hybrid energy system (wind speed, ambient temperature, and solar radiation) are estimated to use advanced deep learning algorithms. Specifically, five state-of-the-art algorithms, including Multilayer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model, were applied to five years of meteorological data. The forecasts generated by these algorithms were then used to estimate the energy production potential of a wind and solar energy-based hybrid energy systems. The comparison between observed and predicted values demonstrated a high degree of accuracy, underscoring the effectiveness of the proposed methodologies for long-term forecasting applications in hybrid systems. Moreover, leveraging the most effective algorithms identified in this study, predictions for next year's meteorological data were performed, encompassing wind speed, ambient temperature, and solar radiation. These forecasts provided critical insights into the energy generation capabilities of the hybrid energy system for the subsequent year. By incorporating these findings into production planning, the study achieved an optimized energy supply-demand balance, reflecting a significant contribution to the broader goals of sustainable energy management. The ratio of investment, operation and maintenance costs to the amount of energy gives the levelized cost of the energy produced by the hybrid energy system during operation. For this hybrid energy system consisting of 3 MW RT and 1 MW PV, it was found to be 0.38 $/kWh. Additionally, when the payback period of the system is calculated, this value is 10.6 years. The implications of this research extend beyond technical forecasting; it also highlights the pivotal role of data-driven approaches in supporting the global transition toward renewable energy systems. By improving predictive accuracy, this study facilitates the efficient utilization of renewable resources, reduces carbon footprints, and promotes sustainable energy consumption patterns. Such advancements are crucial for addressing the pressing environmental challenges of our era while ensuring that renewable energy systems remain resilient, cost-effective, and capable of meeting future energy demands.
Benzer Tezler
- Ahşap-çelik hibrit yapısal sistemlerin performanslarının yapısal davranış, maliyet ve çevresel etki açısından karşılaştırılması
Comparison of the performance of timber-steel hybrid structural systems in terms of structural behavior, cost and environmental impact
MERVE HANDERE
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALET ALMILA BÜYÜKTAŞKIN
- Hibrit döşeme kirişleri: Tarihsel gelişim, tasarım örnekleri ve performans değerlendirmeleri
Hybrid floor beams: Historical development, design examples and performance evaluations
TUĞÇE SOYTAŞ İNCİLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ CEM ÇELİK
- Otomotiv parça uygulamaları için geri dönüştürülmüş PA6/PP kullanarak multi fonksiyonel karışımların geliştirilmesi ve karakterizasyonu
Development and characterization of multi-functional compounds using recycled PA6/PP for automotive parts application
NESLİHAN ERGÜN
Doktora
Türkçe
2026
Polimer Bilim ve TeknolojisiYalova ÜniversitesiPolimer Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÖKSÜZ
DOÇ. DR. MEHMET ARİF KAYA
- Açık deniz römorkör ve destek gemileri işletmeciliğinin stratejikyönetim modellemesi
Strategic management modeling for offshore tugboat and supportvessel operations
ALİ BURÇİN EKE
Doktora
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ARSLAN
- Siting and sizing of renewable energy supported electric vehicle charging stations along highways with a novel interoperable smart energy management system
Yenilenebilir enerji destekli elektrikli araç şarj istasyonlarının otoyollar boyunca konumlandırılması ve boyutlandırılmasına yönelik yeni birlikte çalışabilir akıllı enerji yönetim sistemi
ÖMER GÖNÜL
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER