Kojenerasyon sistemlerinde yapay sinir ağları uygulaması ve ekserji analizi
Artificial neural network application and exergy analysis of cogeneration systems
Yazar: YILMAZ YÖRÜ
Danışman: PROF. DR. ARİF HEPBAŞLI ; PROF. DR. T. HİKMET KARAKOÇ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Enerji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Ekserji = Exergy ; Kojenerasyon = Cogeneration ; Kurutucular = Dryers ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tezde, kojenerasyon sisteminin enerji ve ekserji analizi gerçekleştirilmiştir. Analizde gerçek işletme verileri kullanılarak elde edilen ekserji analiz hesaplamaları ile Yapay Sinir Ağları (YSA) yönteminden elde edilen ekserji değerleri karşılaştırılmıştır. Bir YSA uygulaması olarak seçilen Hızlı YSA (HYSA) kütüphanesi, tezde yazılan ve geliştirilen C++ programına uyarlanmıştır.1 saatlik periyotlardaki aylık veriler, tüm sistemin ve ana elemanlarının enerji ve ekserji hesaplamalarında kullanılmıştır. Her örnek için 14 veri girdisi ve çıktıları olan 720 saatlik veri örneği kullanılarak, ortalama enerji verimi % 82.2 ve ekserji verimi % 32.4 olarak hesaplanmıştır. Kojenerasyon sisteminin enerji ve ekserji analizi sonucunda ekserji yıkımı akımı 60.955 MW bulunurken, tek çıktılı HYSA sonuçları ile 61.001 MW bulunmuştur. HYSA'nin ekserji analizi hesaplamaları karşılaştırıldığında ürün ve sağlanan ekserji akımları için hata karelerinin ortalamasının karekökü (RMSE) değerleri sırasıyla 0.0070 ve 0.0060 bulunmuştur. Bir başka 2 çıktılı HYSA testinde, giren ve çıkan ekserji akımları için sırasıyla RMSE değerleri 0.0069 ve 0.0068 bulunmuştur. Analizi yapılan ay için en yüksek ekserji yıkımı akımı I no'lu gaz türbininin yanma odasında 6.38 MW ve bunun ardından II no'lu türbinin yanma odasında 5.98 MW olarak meydana gelmiştir.HYSA ile elde edilen ekserji değerleri, ekserji analiz sonuçları ile karşılaştırıldığında RMSE olarak elde edilen 0.007 değeri ile uyumlu olduğu bulunmuştur. Sonuç olarak geliştirilen program başka kojenerasyon sistemlerinin enerji ve ekserji analizlerinde kullanılabilir, ayrıca HYSA kütüphanesi termal, mekanik ve akışkanlar ile ilgili mühendislik sistemlerinde başarıyla uygulanabilir.

Abstract:
In this thesis, energy and exergy analysis of a cogeneration system was performed. In the analysis, actual operational data were used to asses the system performance using exergy analysis method and to make a comparison between the exergy values obtained from exergy analysis calculations and Artificial Neural Network (ANN). Fast ANN (FANN) library was chosen as an ANN application to implement into the C++ code named CogeNNExT written and developed during this thesis.The monthly data with a time interval of one hour were successfully applied in the energetic and exergetic evaluation of the whole system along with its main components. Using the 720 hour data pattern with 14 inputs per a pattern and outputs, the mean energy and exergy efficiency values were calculated to be 82.2% and 32.4%, respectively. Based on the energetic and exergetic analysis of the cogeneration system, main exergy destruction rate was found to be 60.955 MW, while it was obtained to be 61.001 MW using the single output of FANN results. By comparing the results of exergy analysis calculations with those of the FANN, Root Mean Square Error (RMSE) of the product and fuel exergy rates were found to be 0.0070 and 0.0060, respectively. From another ANN test with 2 outputs, RMSE values for the input and output exergy rates were obtained to be 0.0069 and 0.0068, respectively. The highest exergy destruction rate for the analyzed month occurred in the combustion chamber of the gas turbine I with 6.38 MW, followed by the combustion chamber of the gas turbine II with 5.98 MW.The exergy values obtained from the FANN were found to be a good agreement with those using exergy analysis method within a RMSE of 0.007. It may be concluded that the code developed may be successfully used for other energetic and exergetic analysis of other cogeneration systems, while FANN library may be successfully applied to various thermal, mechanic and fluid engineering systems.