Rüzgar türbinleri kanat açısının yapay sinir ağları ile kontrolü
Control of wind angle of wind turbines with artificial neural networks
- Tez No: 729255
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL EROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: ANFIS, Dönme enerjisi, Elektrik enerji sistemleri, Hücresel yapay sinir ağları, Rüzgar türbinleri, ANFIS, Rotational energy, Electrical energy systems, Cellular artificial neural networks, Wind turbines
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Rüzgâr enerjisini kullanarak elektriğe dönüştüren sistemlerin optimal güç çıkışı vermesi için elektriksel yollarla kontrol edilmesi gerekir. Çeşitli kontrol yöntemleri olmakla beraber buna genel olarak kanat açısı kontrolü denilmektedir. Kanat açısı kontrolü ile değişken hızlı bir rüzgâr türbinin çalışması değişken rüzgâr hızlarında kontrol edilebilir. Kanat açısı kontrolü çeşitli kontrol yöntemleri kullanılarak elde edilebilir. Bu çalışmada geleneksel PID, yapay sinir ağları (YSA) ve Uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılarak kanat açısı kontrolü sağlanmıştır. Yapay sinir ağı yöntemi olarak geri beslemeli ağ kullanılmıştır. Yapılan çalışmada kanat açısı DC servo motor aracılığıyla kontrol edilmiştir. DC servo motor çıkışı kanat açısını vermektedir ve rüzgâr türbini güç katsayısını ayarlamaktadır. Sonuçta ANFIS kontrolör, YSA ile tasarlanan sistemin sonuçlarına yakın olsa da daha iyi sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
Systems that convert wind energy into electricity must be electrically controlled to give optimal power output. Although there are various control methods, this is generally called wing angle control. With pitch angle control, the operation of a variable speed wind turbine can be controlled at variable wind speeds. Pitch angle control can be achieved using a variety of control methods. In this study, pitch angle control was achieved by using traditional PID, artificial neural networks (ANN) and Adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS). Feedback network was used as the artificial neural network method. In the study, the pitch angle was controlled by a DC servo motor. DC servo motor output gives the pitch angle and adjusts the wind turbine power coefficient. As a result, although the ANFIS controller is close to the results of the system designed with ANN, it gave better results.
Benzer Tezler
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN
- Şanlıurfa-Harran ovası topraklarının ince kum mineralojisi ve bazı yaygın toprak serilerinin mikromorfolojisi
Başlık çevirisi yok
SABAHATTİN ŞAHAN
- The Role of wind energy conversion systems in Bozcaada's electric energy planning problem
Başlık çevirisi yok
MUHİTTİN ADAY
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. YILDIZ ARIKAN
- Betonarme bacalar hiperbolik soğutucular ve projelendirme esasları
Başlık çevirisi yok
ÖZDEN İPEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET DURMUŞ