Geri Dön

Zaman serileri modelleri ile yenilenebilir enerji sistemlerinin güç üretim tahminlenmesi

Power generation forecasting of renewable energy resources by using time series methods

  1. Tez No: 599150
  2. Yazar: FEYZA TURAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEDRİ KEKEZOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dünyanın sahip olduğu doğal kaynaklar ile enerji üreten insanoğlu, bu kaynakların tükenmeye başlaması ile birlikte büyük bir enerji sorunu ile yüzyüze gelmiştir. Hayatın her alanında elektrik enerjisine olan ihtiyacın artması ve aynı zamanda küresel ısınmanın dünyaya verdiği zararların sonuçları birleşince bu durum daha dramatik hale bürünmüştür. Alternatif enerji kaynaklarına yönelen bilim insanları, yüzyıllardır insanların hayatlarında olan rüzgar ve güneş enerjilerini modern teknikler ile elektriğe çevirerek enerji piyasasına kazandırmışlardır. Yenilenebilir enerji kaynaklarından elde edilen enerjinin mevcut güç sistemine adapte olması sırasında bazı problemler ortaya çıkmıştır. Güç çıkışının sabit olmaması bu enerji kaynaklarının en büyük sorunudur. Belirsiz güç üretiminin en temel nedeni ise yenilenebilir enerji sistemlerinin doğrudan çevresel etkenlere bağlı oluşudur. Sıcaklık, nem dengesi, arazi koşulları, basınç, gölgelenme etkisi, rüzgarın yönü vb. faktörler rüzgar hızı ve güneş ışınımı değerlerini büyük ölçüde etkilemektedir. Bu durumun üstesinden gelebilmek için, enerjiye çevirilecek doğal büyüklüğün gelecek değerinin tahmin edilmesi yöntemi geliştirilmiştir. Böylelikle kesin doğruluk sağlanamamakla birlikte, güç üretimi hakkında bilgi sahibi olmak mümkün hale gelmiştir. Tahmin yapabilmek için üretilen pek çok farklı yöntem vardır. Bu tez çalışmasında stokastik bir yöntem olan zaman serileri ile ilgili bilgi verilmiş verüzgar hızı analizi üzerine çalışılmıştır. Doğrusal olmayan zaman serisi analizi ARIMA ile farklı bölgelerde, farklı zaman ölçeklerinde, farklı zaman dilimlerinde ile farklı örnekleme kümelerinde rüzgar hızı tahmini yapılmış vezaman serisi analizi yönteminin başarısı incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

With the natural resources of the world, the energy producing human being is faced with a big energy problem with the depletion of these resources. This situation has become more dramatic as the need for electricity in all areas of life is increased and at the same time the consequences of the damage caused by the global warming to the world are combined. Scientists who have turned to alternative energy sources have transformed wind and solar energies, which have been in people's lives for centuries, into electricity by modern techniques. Some problems have arisen whenthe energy obtained from renewable energy sources is adapted to the existing power system. The non-fixed power output is the biggest problem of these energy sources. The main reason of uncertain power output is that renewable energy systems are directly related to environmental factors. Temperature, humidity balance, land conditions, pressure, ghosting effect, wind direction and so on. The factors greatly affect wind speed and solar radiation values. In order to over come this situation, the method of forecasting the future value of the natural size to be converted into energy has been developed. Thus, it is possible to obtainin formation about the power output, although it is not possible to provide precise accuracy. There are many different methods produced to forecasting. In this thesis, information about time series which is a stochastic method has been given and wind speed analysis has been studied. Nonlinear time series analysis ARIMA has been used to estimate the wind speed in different time zones, different time scales and different sample sets, and the success of the time series analysis method.

Benzer Tezler

  1. Fotovoltaik sistemin güç üretiminin derin öğrenme modelleri ile tahmini

    Prediction of power generation of the photovoltaic system with deep learning models

    EMRE BİÇEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT ERAY ÇELİK

  2. Computational fluid dynamics analysis of a thermocline thermal storage unit for solar thermal applications

    Solar termal uygulamalar için termoklin termal depolama ünitesi hesaplamalı akış dinamiği analizleri

    AZIN ASADITAHERI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE

  3. Fotovoltaik güç tahmininde yeni yaklaşımlar

    New approaches to photovoltaic power estimation

    KÜBRA KAYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU

  4. Fotovoltaik enerji sistemleri için öngörü modellerinin geliştirilmesi: Veri madenciliği ve derin öğrenme yaklaşımları

    Development of forecasting models for photovoltaic energy systems: Data mining and deep learning approaches

    FATMA DİDEM ALAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TAHİR GÜLLÜOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAGEHAN İLHAN

  5. Akış alan modellemesi ve istatistiksel enerji öngörüsü: Maslak örneği

    Field flow modeling and statistical energy prediction a case study : Maslak region

    SEVİNÇ RÜSTEMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. Ş. SİBEL MENTEŞ

    YRD. DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU