Stochastic optimization of solar wind hybrid energy systems based on hydrogen storage by neuro-regression
Hidrojen depolamali güneş-rüzgar hibrit enerji sistemlerinin nero regresyon metoduyla stokastik optimizasyonu
- Tez No: 988564
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küresel enerji talebi, devam eden sanayileşme, nüfus artışı ve dijitalleşme nedeniyle sürekli artmaktadır. Fosil yakıtlar hâlâ toplam enerji tüketiminin büyük bir kısmını oluşturmakla birlikte, çevresel etkileri ve temiz enerjiye geçiş süreci nedeniyle kullanımları azaltılmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları, emisyonların azaltılmasında kritik bir rol oynamaktadır. Farklı enerji kaynaklarının bir araya getirilmesiyle oluşturulan hibrit yenilenebilir enerji sistemleri, enerji güvenilirliğini artırmak açısından önemlidir. Ancak güneş ve rüzgar gibi yenilenebilir kaynaklar doğa koşullarına bağımlı oldukları için kesintili ve öngörülemez bir yapıya sahiptir. Batarya ve hidrojen depolama gibi enerji depolama sistemlerinin kullanılması, enerji güvenilirliğini artırmakta ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kesiklilik etkilerini ortadan kaldırmaktadır. Bu çalışmada, hidrojen depolamalı hibrit yenilenebilir enerji sisteminin ekonomik uygulanabilirliği ve çevresel etkileri incelenmiştir. Kullanılan veriler literatürdeki bir çalışmadan seçilmiştir. Enerji birim maliyeti (LCOE) ve CO₂ emisyonunu minimize etmek amacıyla çeşitli matematiksel modeller oluşturulmuştur. Bu modellerden elde edilen R² eğitim ve R² test değerleri hesaplanmış ve en iyi sonucu veren matematiksel model seçilmiştir. Nöro-regresyon yöntemiyle modellenen ve en iyi sonucu veren bu modelin teknik sınırlamaları incelenmiştir. Son olarak, sonuçlar dört farklı stokastik optimizasyon algoritmasına göre optimizasyon açısından değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The global demand for energy is constantly increasing due to ongoing industrialization, population growth, and digitalization. Although fossil fuels still account for the majority of total energy consumption, their use is being reduced because of their environmental impacts and the global shift toward clean energy alternatives. Renewable energy sources play a crucial role to reduce emissions. Hybrid energy systems are essential to increase reliability by combination of different energy sources. However, since these sources such as solar and wind are intermittent, unpredictable and unstable due to their dependence on nature. The use of energy storage systems such as battery and hydrogen storage enhances energy reliability and eliminates intermittency effects of renewable energy sources. In this study, the economic feasibility and environmental impacts of off-grid hybrid renewable energy system with a hydrogen storage were investigated. The data used were selected from a literature study. Several mathematical models were written to minimize the levelized cost of energy (LCOE) and the CO2 emissions. From the mathematical models, R² training and R² testing values were calculated, and the mathematical model that gave the best result was selected. The technical limitations of the mathematical model that was modeled with neuro-regression and provided the best result were reviewed. Finally, according to four different stochastic optimization algorithms results were evaluated.
Benzer Tezler
- Uygunluk mesafe dengesi tabanlı sezgisel optimizasyon algoritmalarının güç sistemi problemlerine uygulanması
Application of fitness distance balance based heuristic optimization algorithms to power system problems
HÜSEYİN BAKIR
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ
PROF. DR. HAMDİ TOLGA KAHRAMAN
- Öz enerji üretiminde stokastik çizelgeleme: Organize sanayi bölgesi için model ve uygulama
Stochastic scheduling of self generated energy: Case for organized industrial zone
SEÇİL ERCAN
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Planning of energy storage systems in power networks: Improving reliability of two-stage robust optimization algorithms
Enerji ağlarında enerji depolama sistemlerinin planlanması: İki-aşamalı gürbüz optimizasyon algoritmalarının güvenilirliğinin artırılması
GÖRKEM VARDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
EnerjiYeditepe ÜniversitesiEndüstri ve Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR YILDIRAN
- Güneş radyasyon tahmini için bulanık zaman serisi yöntemleri ve fotovoltaik sulama sistemi optimizasyonunda uygulanması
Forecasting solar radiation with fuzzy time series and optimization application in photovoltaic irrigation system
CEYDA OLCAN
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELMKHAN MAHMUDOV
- Bi-objective optimization of grid-connected decentralized systems
Şebekeye bağlı merkezi olmayan enerji sistemlerinin iki amaçlı optimizasyonu
ONUR ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ÖZLEM KARSU
YRD. DOÇ. AYŞE SELİN KOCAMAN