Bir hava ısıtmalı güneş kollektörünün enerji veriminin makine öğrenmesi algoritmaları ile modellenmesi
Modeling the energy efficiency of an air heated solar collector with machine learning algorithms
Yazar: İBRAHİM HAKKI SAYAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DAŞ
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Güneş enerjisi = Solar energy ; Kollektörler = Collectors ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Enerji üretiminde kullanılan fosil yakıtların maliyet-talep artışı ve çevreye olan olumsuz etkileri nedeniyle günümüz de araştırmacılar insanlığın geleceği için sürdürülebilir farklı enerji kaynaklarını araştırma ihtiyaç duymuştur. Bu sebeple güneş enerjisinin temiz ve yenilenebilir bir enerji kaynağı olarak kullanımı giderek artış göstermiştir. Güneş'ten fayda sağlamak için çalışması ısı eşanjörü şeklinde olan güneş kollektörlerinin kullanımı yaygındır. Ayrıca güneş enerjisinde verilerin enerji sistemlerinin analizi ve değerlendirilmesinde kullanılması, doğru tahmin edilmesi ve faydalı modellerin oluşturulmasına yönelik çalışmalar son yıllarda artış göstermiştir. Güneş kollektörlerinde veri analizinde dünyanın farklı yerlerinde kullanılan en yaygın yöntem makine öğrenmesidir. Makine öğrenimi algoritmaları, esnek ve parametrik olmayan modelleme araçlarıdır. Karmaşık problemlerde oldukça etkilidir. Tahmin, sınıflandırma, kümeleme gibi birçok probleme çözüm bulabilmektedir. Bu tez, havalı güneş kollektörünün (HGK) termodinamiğin 1. Yasası ile elde edilen enerji verimliliği değeri için bir makine öğrenme algoritması ile faydalı bir model sunmaktadır. Bu model için pace regresyon, yapay sinir ağı, karar ağacı ve destek vektör makine algoritmaları kullanılmıştır. Pace regresyon sayesinde HGK'nın termal performansı matematiksel bir eşitlik ile ifade edilmiştir. Daha önce deneysel çalışması yapılmış bir HGK'nın enerji verim değerleri %3 doğruluk ile karar ağacı algoritması tarafından modellenmiştir. Elde edilen modellerin doğruluk sonuçları, makine öğrenmesi algoritmaları ile üretilen enerji denklemlerinin farklı tip güneş kolektörlerinde de kullanılabilme potansiyeline sahip olabileceği göstermektedir.

Abstract:
Increases in the cost-demand of fossil fuels used in energy production and environmental concerns have led people to alternative energy sources. The use of solar energy as a clean and renewable energy source has gradually increased. It is widespread to use solar collectors working as heat exchangers to benefit from solar energy. In addition, studies on the use of data in solar energy in the analysis and evaluation of energy systems, their accurate estimation, and the creation of utility models have increased in recent years. Machine learning is the most common method used in different parts of the world in data analysis in solar collectors. Machine learning algorithms are flexible and non-parametric modeling tools. It is quite effective in complex problems. It can find solutions to many problems such as estimation, classification, and clustering. This thesis presents a useful model with a machine learning algorithm for the energy efficiency value obtained by the 1st Law of Thermodynamics of the solar air collector (HGK). The pace regression, artificial neural network, decision tree, and support vector machine algorithms were used for this model. Thanks to Pace regression, the thermal performance of HGK is expressed with a mathematical equation. The energy efficiency values of an HGK, which have been experimentally studied before, are modeled by the decision tree algorithm with 3% accuracy. The accuracy results of the models obtained show that the energy equations produced by machine learning algorithms may have the potential to be used in different types of solar collectors.