Bilge International Journal of Science and Technology Research

Bilge International Journal of Science and Technology Research

Estimating Wind Energy Potential by Artificial Neural Networks Method

Yazarlar: Ümit ŞENOL, Zabit MUSAYEV

Cilt 1 , Sayı 1 , 2017 , Sayfalar 23 - 31

Konular:Mühendislik, Elektrik ve Elektronik, Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri, Mühendislik, Ortak Disiplinler

Anahtar Kelimeler:Rüzgar enerjisi,Rüzgar santrali,Rüzgar hızı,Yapay sinir ağı

Özet: Bu çalışmada, çeşitli rüzgar türbinleri ile yapay sinir ağları (YSA) modeli oluşturarak rüzgar enerjisi potansiyeli tahmini yapılmıştır. Oluşturulan modelde kullanılacak olan rüzgar hızı verileri test aşamasında, farklı tip rüzgar türbinlerine ait çıkış güçleri ise eğitim aşamasında kullanılmıştır. Uygulama sonrası ortaya çıkan regresyon eğrilerinde oluşturulan modelin yaptığı tahminlerin güvenilir ve tutarlı olduğu anlaşılmıştır. Tahmin sonuçlarına göre seçilen bölgenin rüzgar potansiyelinin oldukça iyi olduğu ve kaliteli türbinlerle yüksek kapasiteli enerji üretiminin sağlanabileceği görülmüştür. Ayrıca enerji sektöründeki uygulamacılar ve karar konumunda olan kişilerin elektrik enerjisi ihtiyacının sürekli arttığı günümüzde, rüzgar enerjisine yönelik çalışmalarında alternatif olarak YSA’nın kolaylıkla kullanabileceği ortaya konmuştur. 


ATIFLAR
Atıf Yapan Eserler
Henüz Atıf Yapılmamıştır

KAYNAK GÖSTER
BibTex
KOPYALA
@article{2017, title={Estimating Wind Energy Potential by Artificial Neural Networks Method}, volume={1}, number={23–31}, publisher={Bilge International Journal of Science and Technology Research}, author={Ümit ŞENOL,Zabit MUSAYEV}, year={2017} }
APA
KOPYALA
Ümit ŞENOL,Zabit MUSAYEV. (2017). Estimating Wind Energy Potential by Artificial Neural Networks Method (Vol. 1). Vol. 1. Bilge International Journal of Science and Technology Research.
MLA
KOPYALA
Ümit ŞENOL,Zabit MUSAYEV. Estimating Wind Energy Potential by Artificial Neural Networks Method. no. 23–31, Bilge International Journal of Science and Technology Research, 2017.