Yenilenebilir enerji kaynaklarının hibrit kullanımını yapay zeka ile modellemesi


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Gelişim Üniversitesi, LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ , Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: RAMAZAN ERDİ SEVDİM

Danışman: Ümit Alkan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasında yenilenebilir enerji sistemi ile üretilen enerjinin bir binanın enerji taleplerini ne kadar karşıyabildiğini keşfetmek ve belirlemek umuduyla güneş enerjisi ile rüzgar enerjisinin kombine kullanımına dayanmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarıyla ilgili birçok veriler incelenmiş olup günümüzde bu kaynaklara olan talep değerlendirilmiştir.Sadece günümüzde kullanılan yenilenebilir enerji kaynakları değerlendirilmemiş geçmişten yararlanılarak tarihsel gelişimi incelenmiş ve gelecekte yenilenebilir enerji kaynaklarının önemi vurgulanmıştır. Sistemlerin tüketici talebini çeşitli enerji depolama kapasitesi miktarları ile eşleştirme verileri toplanıldı. Her bir yöntem için iki sistem konfigürasyonu tanımlandı ve seviyeler için uygun varsayımları yapmak için bir ekonomik analiz yapıldı. Bu analizde sübvansiyon bakım masrafları ve geri ödemeler için faiz oranları kullanıldı. Bu yenilenebilir enerji sistemlerinin hiçbiri şuan da sadece şebekeden enerji satın alma alternatifine göre ekonomik gerekçelerle haklı olabileceği konumunda değildi. Ancak elektrik fiyatındaki değişiklikler sübvansiyon seviyeleri veya yenilenebilir enerji ekipmanı maliyetleri gelecekteki konumunu değiştirebilir. Günümüzde enerji verimliliğini öngörebilmek için bilgisayar yardımıyla bir takım matematiksel metotlar kullanılmaktadır. Bunlardan biri olan yapay sinir ağları ile örnek çalışma olarak Trakya bölgesi çalışılmıştır.Bu bölgedeki rüzgar ve güneş panellerinden alınan parametreler(rüzgar hızı ,sıcaklı,çalışma saati ve elektrik enerji üretimi) ile MATLAB® yazılımındaki yapay sinir ağları çalışma paketi kullanılarak tahmini değerler elde edilmiştir.Elde edilen bu veriler bölgedeki diğer rüzgar ve güneş panellerinden alınan değerlerle kıyaslanmıştır. Böylelikle bir bölgeye rüzgar türbini ve güneş panelleri en uygun hangi bölgeye ve ne şekilde konumlandırılacağı tahmininde yardımcı olmuştur.