Yenilenebilir enerji santrallerinde yapay sinir ağları yöntemiyle enerji üretiminin modellenmesi ve planlanması
Modeling and planning of energy production in renewable energy stations with artificial neural networks
- Tez No: 200862
- Danışmanlar: PROF.DR. DÜRRİYE BİLGE, PROF.DR. ERALP ÖZİL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Enerji, Mechanical Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Yenilenebilir enerji, rüzgar enerjisi, hidroelektrik enerji, bulanık mantık, yapay sinir ağları, enerji planlaması, Güneş enerjisi, Sinir ağları, Renewable Energy, wind power, hydroelectric power, fuzzy logic, artificial neural networks, energy planning, Solar energy, Wind energy, Nerve net
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenilenebilir enerji santralleri arasında rüzgar santralleri uygulanabilirliği, verimliliği ve üretilen elektrik maliyetleri açılarından en önemli olanıdır. Ancak, rüzgar santrallerinin kontrolü tam anlamıyla doğanın elindedir. Diğer bir deyişle, rüzgarın ne zaman ne şiddette eseceği insanoğlunun kontrolü dışındadır. Tüm elektrik üreten yenilenebilir enerji santrallerinde planlama aşamasından üretime geçiş aşamasına kadar yaşanan başlıca sorun, santralin bulunduğu bölgedeki meteorolojik verilerin düzeyi, zamana bağlı değişimi ve verilerin gerçekçi bir modelde kullanılarak üretim düzeyinin belirlenmesidir. Karmaşık meteorolojik modeller ve zaman serileri ile yapılan model çalışmalarında istenen doğruluk ve esneklik elde edilememiştir. Bir yenilenebilir santralin üretim düzeyi meteorolojik verilere bağlı olarak doğru saptanamazsa, o santralin güvenilir kapasitesi, kullanılacak donanım kapasiteleri ve türleri yanlış seçilebilmekte; bunun sonucunda yatırım ve üretim maliyetleri hatalı hesaplanmaktadır. Ulusal bazda, elektrik enerjisi üretimi açısından bakıldığında, şebekeye verilecek olan elektrik enerjisindeki kesikli bağlantılar dalgalanmalara neden olmakta; ulusal şebeke genelinde teknik sorunlar yaratmakta, şebeke verimliliği ve etkinliği alanlarında önemli düşüşlere yol açmaktadır ki, bu istenmeyen bir durumdur. Bu çalışmada yukarıda anlatılan sorunlara özellikle yapay sinir ağları kullanılarak yeni yaklaşımlar getirilmiştir. Rüzgar, hidrolik debi ve güneşlenme verileri için kısa, orta ve uzun vadeli tahminler ve öngörüm modelleri üretilmiştir. Bu sayede yenilenebilir enerji santrallerinde enerji üretiminin kontrolü ve planlaması günlük, aylık ve yıllık olarak büyük bir hassasiyetle yapılabilecektir. Bu tezde yapılan çalışmalar sonucu rüzgar, su ve güneşe dayalı yenilenebilir enerji santralleri için akıllı sinir ağları ve bulanık mantık kullanarak kısa, orta ve uzun vadeli tahminleri yüksek bir hassasiyetle yapan bir özgün bir model oluşturulmuştur. Oluşturulan model Türkiye'nin çeşitli yörelerinden elde edilen gerçek verilerle sınanmış ve uyumun çok yüksek olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Wind power is the most common, widely applicable, feasible and productive renewable energy source. However the control of the wind power stations is mostly under control of the nature. In other words, wind speed and power production can not be directly controlled by human beings. One of the major problems in the process of electricity generation from renewable energies, which includes the timing from planning to production, is the modeling of meteorological activities and corresponding production level. Complicated meteorological and mathematical models can not provide correct and flexible results. If the production level of the renewable energy plant can not be defined correctly according to the meteorological data then hardware capacities, investment and production costs of the plant may calculated erroneously. In the national level, fluctuations and interrupted electricity power entry to the national grid result in technical problems, decreases in capacity and feasibility problems. This thesis proposes a new approach for solving the above mentioned problems by the use of artificial neural networks. A model for forecasting the wind, hydro and solar radiation capacity for short, mid and long term has been developed. As a result of this, energy production planning and control in the renewable energy plants can be achieved in daily, monthly and yearly basis with great senility and straightness. This new model and approach was also tested in different regions of Turkey with real data obtained from meteorological data centers.
Benzer Tezler
- Mini hidroelektrik santraller için güneş pilleri ile uyartılan senkron generatör tasarımı
Design of synchronous generator excited by photovoltaic cells for mini hydro-electrical power plants
NEVZAT ONAT
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. İRFAN GÜNEY
- Türkiye'de rüzgar enerjisinin kullanılabilirliği
Utilization of wind energy in Turkey
ÖMER ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Makine MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAYDAR ARAS
- Yerel elektrik santrallerinin kontrolu
Non-utility generation control
İSTEMİHAN GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER USTA
- Salavatlı jeotermal sahasının ekserji analizi
Exergy analysis of salavatlı power plant
TAMER DURMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Ana Bilim Dalı
DR. UMRAN SERPEN
- Türkiye'nin rüzgar enerjisi avantajları ve Hatay ilinde maliyet ve enerji potansiyelinin araştırılması
The Advantages of Turkey's wind energy and an investigation of Hatay in terms of cost and energy potential
ÖZLEM ÇINAR DEMİRHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Makine MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ KEMAL YAKUT