Kadıköy - Göztepe ilçeleri için yapay sinir ağları ile rüzgâr şiddeti ve güneş radyasyonu tahmini
Estimation and performance analysis of wind and solar energy potential
Yazar: BURAK KAYA
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Güneş enerjisi sistemleri = Solar energy systems ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İstanbul-Kadıköy = İstanbul-Kadıköy

Özet:
Enerjiyi tanımlamak fizik bilimindeki en zor konulardan biri olsa da, en basit tanımıyla, çevremizdeki her eylemi mümkün kılan kaynak enerjidir. Enerjiye duyurulan talep her geçen gün artmakta ve insanoğlu yeni enerji kaynakları aranmaktadır. 1990'ların başından beri Türkiye, yenilenebilir enerji alanında rüzgâr ve güneş radyasyonunu en büyük önceliğe koymuştur. Bu nedenlerle, yeni enerji ve temiz enerji teknolojilerine eğilim zamanla artmaktadır. Türkiye ve Avrupa'daki mevcut rekor rüzgâr şiddeti potansiyeline dayanarak, kurulu güç 4 Pos'a çıkarılmıştır. Güneş radyasyonu potansiyeli bakımından, Akdeniz ülkeleri ile kıyaslandığında, Türkiye'de tamamen bulutlu havalarda da uygun enerji potansiyeline sahip olduğu saptanmıştır. Atmosferi kirleten fosil yakıtlarla karşılaştırıldığında, yenilenebilir enerji çevre dostu bir enerji kaynağıdır. Ayrıca yenilenebilir enerji potansiyelleri arasında rüzgâr şiddeti ve güneş potansiyeli dünyada ve ülkemizde en hızlı büyüyen enerji kaynakları olarak yerini almaktadır. Bu çalışmada, İstanbul'un Asya yakasında (Kadıköy-Göztepe) seçilen bölgede rüzgâr şiddeti ve güneş radyasyonu değişimi incelenmiş, uygulama aşamasında yapay sinir ağları yöntemi yardımıyla rüzgâr şiddeti ve güneş radyasyonu öngörü edilmiştir. Rüzgâr yoğunluğu şiddeti ve güneş radyasyonunun istatistiksel değerlerinin mevsimsel değişimi incelenmektedir. Yapılan değerlendirme sonucunda istasyonda rüzgâr yoğunluğu şiddeti ve güneş radyasyonu değerleri karşılaştırılmıştır. Rüzgâr ve güneş radyasyonu bakımında Haziran, Temmuz, Ağustos sezonu en verimli dönemler olarak belirlenmiştir. Hazırlanan modelde kullanılan hava sıcaklığı, güneş radyasyonu, UV ışınları, rüzgâr şiddeti ve yüzey sıcaklığı verileri modelin test ve eğitim aşamalarında işleme tabi tutulmuştur. Modelin çıktısına dayalı doğrusal regresyon analizinde modelin tahmin sonuçlarının güvenilir olduğu kabul edilmektedir. Gözlemlenen verilerle karşılaştırıldığında model çıktılarına göre belirlenen RMSE değeri 0,06-0,21 Aralığında değişmektedir. Tahmin sonuçlarına göre incelenen bölgenin melez veya karma rüzgâr şiddeti ve güneş enerji potansiyeli kaynaklarının kullanımında önemli potansiyele sahip olduğu saptanabilir. Yapay sinir ağı yönteminin özellikle Haziran, Temmuz, Ağustos aylarında rüzgâr şiddeti ve güneş radyasyonu potansiyeli tahmin çalışmalarını α <0,01 güven seviyesi ile katkı sağlayacağı vurgulanabilir. Tez bulgularının enerji sektörüne ve karar vericiler tarafından elektrik talebinin melez enerji sistemlerinin karşılanmasına yönelik olarak katkı sağlanması beklenmektedir.

Abstract:
Although defining energy is one of the hardest things in physical science, in its simplest definition, it is energy that makes everything possible around us. Demand for energy humanity is looking for new energy. Since the early 1990s, Turkey starting from renewable energy from wind and solar has put the highest priority. For these reasons, interest in new energy and clean energy technologies is increasing. Based on existing records in Turkey and the European wind energy potential, the installed capacity was increased to four Pos. Solar energy potential, compared with the Mediterranean countries, it is said that even in cloudy weather with all the appropriate potential in Turkey. Compared to fossil fuels that pollute the atmosphere, renewable energy is an environmentally friendly energy source. In addition, wind and solar energy for energy sources among fastest growing energy and in my country. In this study, wind and solar energy were generally controlled in selected regions on the European side of Istanbul, and wind density and solar inside were prediction applications have been made. Statistical values of wind intensity and solar radiation are analyzed seasonally. Finally evaluation, summer productive period in terms of wind and solar energy by comparing wind intensity and solar radiation values at the station. The temperature, solar radiation, UV radiation, wind density and ground temperature used in the model created were processed in the test and training stages. In linear regression analysis output of the model, the estimated result model is considered to be reliable. When compared with the observed Veri, the RMSE value determined according to the model results varies between 0.06-0.21. Estimated results, emphasized selected region has an important potential Wind strength and sun mixed resources. In addition, it has been determined that the artificial neural network method can change the seasonal wind energy and solar energy potential estimation studies, especially in summer, with a confidence level of α <0.01, because of the high demand for electricity by the energy sector applicants and decision makers.