AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn this way, the exergy analysis results needed by investors and other decision makers who will invest in wind power plants in the first place have been quickly calculated with very little data.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, 21 points where latitude and longitude intersect from in Turkey's Mediterranean Coast, wind Exergy analysis and artificial neural network were compared with conventional methods of calculation. For this purpose, monthly average surface temperature, surface pressure and wind speed values obtained from NASA between 1981 and 2018 were used. An exemplary wind turbine model has been created with the data received from NASA, and the maximum energy and exergy values it can produce have been calculated by classical calculation methods. At the end of the study, the values obtained by artificial neural network and the values obtained by classical calculation methods were compared, and accurate results were obtained with an average square error rate of 0.00024%. In this way, the exergy analysis results needed by investors and other decision makers who will invest in wind power plants in the first place have been quickly calculated with very little data.
Özet
Bu çalışmada Türkiye’nin Akdeniz Bölgesi içerisinde yer alan, enlem ve boylam çizgilerinin kesiştiği 21 noktanın rüzgâr ekserji analizi yapay sinir ağı ve klasik hesaplama yöntemleri ile kıyaslanmıştır. Bu amaç doğrultusunda NASA’dan elde edilen, 1981 ile 2018 yılları arasındaki aylık ortalama yüzey sıcaklığı, yüzey basıncı ve rüzgâr hızı değerleri kullanılmıştır. NASA’dan alınan veriler ışığında örnek bir rüzgâr türbini modeli oluşturulmuş, üretebileceği maksimum enerji ve ekserji değerleri klasik hesaplama yöntemleri ile hesaplanmıştır. Çalışmanın sonucunda yapay sinir ağı ile elde edilen değerler ve klasik hesaplama yöntemleri ile elde edilen değerler kıyaslanmış, %0,00024 ortalama karesel hata oranı ile başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Böylece özellikle rüzgâr enerji santrali yatırımı yapacak yatırımcıların ve diğer karar alıcıların ilk etapta ihtiyaç duyduğu, ekserji analiz sonuçları çok az veri ile hızlı bir şekilde hesaplanması sağlanmıştır.