İzmir Aliağa Bölgesi rüzgâr enerjisi potansiyeli tahmini için yapay sinir ağ modeli geliştirilmesi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışmada, rüzgâr türbinlerinin güç üretim kapasitelerinin kurulu oldukları bölgelerin meteorolojik koşullarına göre ağırlıklı olarak hangi parametrelerden etkilenerek gerçekleştirildiklerini ve bu parametrelere göre ileriye yönelik güç ve enerji üretim tahminlerini yapabilecek modellerin Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak gerçekleştirilebileceği araştırılmıştır.Araştırmada Cp, U, T, A ve P parametrelerine bağlı olarak güç üretimi tahminlemesi yapacak 5 giriş 1 çıkışlı YSA modeli geliştirilmiştir. Model 0,99 doğrulukta başarılı tahmin yapabilmiştir. Daha sonra bu parametrelerin 4'lü kombinasyonlarından Cp, U, T ve P parametrelerinin, 3'lü kombinasyonlarından Cp, U ve T parametrelerinin, 2'li kombinasyonlarından Cp ve U parametrelerinin birlikte ve 1'li kombinasyonundan U parametresinin tek başına daha etkili tahmin yapabildiği görülmüştür. Araştırma sonunda ayrıca U parametresine göre YSA tabanlı tahmin yapabilen bir matematiksel model ve uygulama programı geliştirilmiştir. Araştırmada son olarak bölgenin rüzgâr hızı esme süreleri dikkate alınarak rüzgâr enerjisi tahmin modeli geliştirilmiştir. In this study, it has been investigated that which parameters are mainly effected according to the meteorological conditions of the regions where the power generation capacities of wind turbines are installed and the models that can predict the power and energy production in the future according to these parameters can be realized by using artificial neural networks method.In this study, 5 input 1 output ANN model was developed to predict power generation based on Cp, U, T, A and P parameters. Model 0.99 was able to predict successful accuracy. Then, It was observed of these parameters, that Cp, U, T and P parameters of 4 combinations; Cp, U and T parameters of 3 combinations; Cp and U parameters of 2 combinations together and U parameter alone can make a more effective estimation.At the end of the research, a mathematical model and application program, which can make ANN estimation according to U parameter has been developed. In the study, wind energy estimation model has been developed by taking into account the wind speed of the region.
Collections