Geri Dön

Güneş enerji santrallerinde iklim verilerine göre performans tahmini için regresyon analizi

Regression analysis for performance prediction according to climate data in solar power plants

  1. Tez No: 804314
  2. Yazar: SİMGE AKGÜL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN BERGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Güneş enerjisi santrali, Solar energy plant
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Amasya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yenilenebilir Enerji ve Uygulamaları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Güneş enerji santrallerinin verimliliğini arttırmak maksadıyla panel teknolojisinin geliştirilmesi, uygun lokasyonların belirlenmesi ve iklim koşullarının analiz edilmesi noktasında birçok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmada Amasya Üniversitesi İpekköy yerleşkesinde kurulu 200kW güneş enerji santralinin çıkış gücü tahmin edilmiştir. İklim verilerine bağlı olarak üretilen gücü tahmin etmek için farklı yöntemler kullanılmış, yöntemlerin başarımları karşılaştırılmıştır. Tezde tahmin yöntemi olarak Doğrusal Regresyon, Karar Ağaçları Regresyonu ve Gauss Süreç Regresyonu kullanılmıştır. 5 ve 10 katlamalı çapraz doğrulama kullanılarak gerçekleştirilen analizlerin sonuçları karşılaştırılmıştır. En yüksek başarım Gauss Süreç Regresyonu ile elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In order to increase the efficiency of solar power plants, many studies are carried out to develop panel technology, determine suitable locations and analyze climate conditions. In this study, the output power of the 200kW solar power plant installed in Amasya University İpekköy Campus was estimated. Different methods were used to estimate the power produced depending on the climate data, and the performances of the methods were compared. Linear Regression, Decision Tree Regression and Gaussian Process Regression were used as estimation methods in the thesis. Results of analyzes performed using 5 and 10 fold cross validation were compared. The highest performance was obtained with Gaussian Process Regression.

Benzer Tezler

  1. Hava tahmin modelleri ve yüzdelik dilim regresyonu temelli hibrit güneş enerjisi öngörü sistemi geliştirilmesi ve uygulamaları

    Development and applications of a hybrid solar energy forcasting system integrating weather models and quantile regression

    AYŞEGÜL BİÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN

  2. Mezo ölçek sayısal hava tahmin model sonuçlarının farklı yöntemlerle ölçek küçültme ve iyileştirme analizi

    Downscaling and enhancement of mesoscale weather forecast model results by using different methods

    NUR GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

    YRD. DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU

  3. Merkezi ve dizi tipi evirici kullanılan güneş enerjisi santralinin Mardin ili verileriyle karşılaştırmalı performans analizi

    Comparative performance analysis of solar power plants employing central and string inverters using data from Mardin province

    KENAN BABAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    EnerjiGümüşhane Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ENGİN BAŞOĞLU

  4. Theoretical modeling of the energy efficiency of a shopping mall

    Bir alışveriş merkezinin enerji verimliliğinin teorik modellenmesi

    HAMZA ABUALESS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EnerjiAtatürk Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR BİLEN

  5. Güneş enerji santrallerinde makine öğrenmesi algoritmaları ve coğrafi bilgi verileri kullanılarak enerji üretiminin tahminlenmesi

    Prediction of energy production in solar power plants usi̇ng machine learning algorithms and geographic information data

    EREN POLATCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ HAKAN DENLİ