Farklı kömür yakıtları ile elektrik enerjisi üretimi ve yakıt performansının yapay zeka yöntemi kullanılarak saptanması
Determination of electrical energy production with different coals and their performances by using artificial intelligence technique
Yazar: YELDA ÖZEL
Danışman: PROF.DR. EMİN ARCA ; PROF.DR. İRFAN GÜNEY
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Enerji = Energy

Özet:
ÖZETEnerji, ekonomik ve toplumsal kalkınmanın en temel araçlarından biridir. Yenive yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelik araştırma ve çalışmalar sürdürülürken,kömür yakıtının; dünya üzerinde yaygın ve bol miktarda bulunması, daha kolayerişilebilir olması, daha kolay taşınabilme ve daha emniyetli depolanabilmeözellikleri ile temiz kömür teknolojilerinin hızlı gelişimi göz önüne alındığında, diğerkaynaklara nazaran şu an ve gelecekte de ağırlığını yitirecek gibi görünmemektedir.Bir ikincil enerji kaynağı olan elektrik enerjisi, son derece yaygın kullanımalanı ile insan yaşamı için vazgeçilmez olduğu kadar, genel ekonomi içerisindekiüretim, ulaştırma-dağıtım ve iletişim faaliyetleri bakımından da olmazsa olmazkonumuna gelmiştir. Bu özelliği ile elektrik enerjisi, ülkelerin gelişmişlikdüzeylerinin artışı oranında diğer enerji kaynaklarının yerini almaktadır.Yapay sinir ağları yöntemi ile yapılan bu öğrenen sistemin, termiksantrallerde kullanılması, hem gerçek zamanlı çalışmaya olanak sağlar, hem deklasik matematiksel modele ihtiyaç duyan çözüm yöntemlerine göre zamandantasarruf sağlamış olur.Bu çalışmada, Kahramanmaraş Kağıt Sanayi ve Ticaret A.Ş. fabrikasındangelen kömür numuneleri kullanıldı. İlk aşama olarak kömür numuneleri,ASTM(American Society for Testing and Materials) standartlarına uygunluğusağlanması amacıyla, kırma ve eleme aşamalarından geçti. İkinci aşamada, MarmaraÜniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümünde bulunan TGA(Thermo Gravimetric Analyser) cihazında yapılan deneyler sonucunda, kömüre aityanma sonucu ortaya çıkan ürün değerleri (nem, kül, uçucu madde ve sabit karbon)elde edildi. Bu numuneler için, fabrikadan gelen değerlerle karşılaştırma yapılıpsonuçların tutarlılığı incelendi. Bu aşamadan sonra, yıl boyunca her ay fabrikanınelektrik enerjisi elde etmek için kullandığı farklı kömür numunelerine ait aylıkişletme özetlerinden alınan veriler, oluşturulmuş iki farklı yapay sinir ağındakullanılmak üzere uygun formata dönüştürülüp, öğretme sürecinin giriş verileriolarak kullanıldı. Deneysel verileri kullanarak, ağın girişleri ile çıkış arasındakiilişkiyi öğrenen yapay sinir ağı modelleri, elektrik enerjisi performansınıIhesaplayacak şekilde test edildi. Farklı ağ yapıları kullanılarak, toplam hatanındenemeler sonucunda minimuma indirgenmesi sağlandı. MatLab paket programı ileyazılan iki programla oluşturulan modellerde sistemin en iyi şekilde modellenmesihedeflendi.Sonuç olarak; öğrenen sistemler olan yapay sinir ağları, kömür yakıtıkullanarak elektrik enerjisi üreten tesisler için kullanılabileceği bu çalışma ile ortayakonmuş oldu.Anahtar Kelimeler : Öğrenme, Kömür, Elektrik enerjisi, Yapay Zeka, Yapay SinirAğlarıAralık 2006 Yelda ÖZELII

Abstract:
ABSTRACTEnergy is the main tool of economic and social progress. While researches andstudies on new and renewable energy resources are in process; considering thelightning progress of clean coal technology with its specialties to be found simplyand widely on earth, to be able to be mined easier than other energy resources,simplicity to carry and to store safer than other energy resources, coal does not seemto loose its importance not only today but also in the future with respect to otherenergy resources.Electrical energy is another energy resource that has become indispensable inour daily life and in production, transportation-delivery and communicationindustries. With this very respect, electrical energy takes place of other energyresources more and more in every country directly proportional to their developmentlevels.Usage of learning systems in thermal power plants, that are based on neuralnetwork management, enable us not only to work in real time but also to safe timecompare to other solution methods that need classical mathematical modelingapproaches.In this project, samples from Kahramanmaraş Paper Industry Inc. Corp. areused. During the first phase, coal samples are crushed into smaller pieces and sievedin order to standardize samples with ASTM (American Society for Testing andMaterials) standards. Then measurements to measure humidity, ash, volatilesubstance and carbon amounts of the samples are done with TGA (ThermoGravimetric Analyzer) instrument in Marmara University Chemical EngineeringDepartment.Validation of our test results for the samples are checked with data of samplesthat came from the factory. After this phase, monthly data of different kinds of coalsamples that are used in the factory to create electrical energy are gathered from thefactory reports for one year. Those data are converted to valuable data and used asprimary data for two different neural network system of our learning process. Neuralnetwork models that have learned input and output valves of the network are testedIwith the experimental data to calculate the electrical energy performance of thesystem. Total error minimization has been achieved through using different neuralnetwork structures with numerous trials. Optimum modelling of the system is aimedto be created with two different model programmes that are written with MatLab.As a result; it is proved that neural Networks, which are learning systems, canbe used in power plants which consume coal to produce electrical energyKey word : Learning, Coal, Electrical Energy, Artificial Intelligence, NeuralNetworksDecember 2006 Yelda ÖZELII