Enerji üretimi ve gemi tahrik sistemlerinde yapay sinir ağı uygulamaları

Abstract

ÖZETYapay sinir ağları, basit olarak insan beyninin sinir sistemini temel alan bir yapıdır. Yapay sinir ağları genellikle sistem hakkında problemi çözebilmek ve sonunda karar verebilmek için bazı bilgileri kullanırlar. YSA giriş ve çıktılar arasında çalışırlar. Bu tezde enerji santrali ve gemi Diesel motorunda yapay sinir ağı uygulamaları incelenmiştir. İlk olarak üç gaz türbini ve bir de buhar türbininden oluşan enerji santralinde santralden ölçülen ortam sıcaklığı, bağıl nem, dış ortam basıncı, rüzgar yönü ve hızı, ayrık ısıtma gücü, gaz türbinleri için doğal gaz tüketimleri ile atık ısı kazanımdaki yakıcının doğal gaz tüketimi değerlerini (10 giriş parametresi olarak) alarak enerji santralinin YSA modelleri ile toplam gücü tahmin edilmiştir. İkinci çalışma gemi Diesel motorunun YSA modelidir. Diesel motor çalışmasında dolgu havası basıncı, ortalama egzoz sıcaklığı, dolgu havası sıcaklığı YSA modelleri ile tahmin edilmiştir. Enerji santralinin ve gemi Diesel motorunun YSA modellerinin uygulanmasında her iki çalışmada da gerçek değerlerle karşılaştırıldığında hassas tahminler elde edilmiştir. Anahtar kelimeler: Yapay sinir ağı, enerji santrali, gemi Diesel motoru.

ABSTRACT Artificial Neural Networks are relatively crude models based on the neural structure of the human brain. Artificial neural network generally uses some information about the system to solve the problems and at least making the decisions. ANN works between inputs and outputs information. In this thesis, the aplications of artificial neural network for cogeneration power plant and marine diesel engine is performed. Firstly, a cogeneration power plant with three gas turbines, one steam turbine is modelled. Using ambient temperature, relative humidity, barometric pressure, wind direction and velocity, heat demand for district heating, gas consumption for gas turbines and for duct burner in the heat recovery steam generator (ten parameters) measured data from the plant. Total power plant is predicted using the ANN model of the cogeneration power plant. Secondly, marine diesel engine ANN model is performed. In diesel engine studies, charge air pressure, mean exhaust and charge air temparature predicted using the ANN model. Both studies applied to the cogeneration power plant and to the marine diesel engine give very accurate results compared to the measured data. Keywords: Artificial neural network, cogeneration power plant, ship diesel engine. XI