KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi / 2026 / Cilt: 16 Sayı: 2

Akıllı Şehir Uygulamaları İçin Çok Katmanlı Algılayıcı ve SHAP Analizi ile Bölgesel Yeşil Hidrojen Üretim Potansiyelinin Değerlendirilmesi

Assessment of Regional Green Hydrogen Production Potential Using Multilayer Sensor and SHAP Analysis for Smart City Applications

Abdulsamed Güneş(FIRAT ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-8652-3720
Orhan Yaman(FIRAT UNIVERSITY)0000-0001-9623-2284
Elif Feyza Sari(FIRAT UNIVERSITY)0009-0003-4806-9242
Hasan Yetiş(FIRAT UNIVERSITY)0000-0001-7608-3293
Sayfa
129–139
Yayın Tarihi
2026-07-24
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışma karbon salınımının sıfıra indirgenmesi yolunda sürdürülebilir enerji planlaması ve yeşil hidrojen altyapısının geliştirilmesi için önemli bir rehber niteliği taşımaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada 2535 şehir için yenilenebilir enerji potansiyeli (fotovoltaik ve rüzgar enerjisi) ve hidrojen üretim kapasitesi verileri kullanılarak makine öğrenmesi modeli ile bölgesel hidrojen üretim potansiyelinin belirlenmesi amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Geliştirilen Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) modelinin performansı R2, RMSE ve MAE gibi metriklerle değerlendirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışma karbon salınımının sıfıra indirgenmesi yolunda sürdürülebilir enerji planlaması ve yeşil hidrojen altyapısının geliştirilmesi için önemli bir rehber niteliği taşımaktadır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Yeşil hidrojen · yenilenebilir enerji · hidrojen üretimi

Özet

Bu çalışmada 2535 şehir için yenilenebilir enerji potansiyeli (fotovoltaik ve rüzgar enerjisi) ve hidrojen üretim kapasitesi verileri kullanılarak makine öğrenmesi modeli ile bölgesel hidrojen üretim potansiyelinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) modelinin performansı R2, RMSE ve MAE gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Modelin çıktıları SHAP (SHapley Additive exPlanations) analizi ile yorumlanarak güneş ışınımı, rüzgar hızı gibi yenilenebilir enerji üretiminde etkili parametrelerin hidrojen üretimi üzerindeki etkileri belirtilmiştir. Ayrıca yeşil hidrojen üretimi için en yüksek ve en düşük potansiyele sahip şehirler belirlenmiş ve Folium kütüphanesi kullanılarak coğrafi olarak görselleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar modelin yüksek doğrulukla bölgesel yeşil hidrojen üretim potansiyelini tahmin edebildiğini ve üretim için en uygun bölgelerin haritalanmasını sağlamıştır. Bu çalışma karbon salınımının sıfıra indirgenmesi yolunda sürdürülebilir enerji planlaması ve yeşil hidrojen altyapısının geliştirilmesi için önemli bir rehber niteliği taşımaktadır.

Abstract

This study aims to determine the regional hydrogen production potential of 2535 cities using a machine learning model based on renewable energy potential (photovoltaic and wind energy) and hydrogen production capacity data. The performance of the developed Multilayer Perceptron (MLP) model was evaluated using metrics such as R2 (R-Squared), RMSE (Root Mean Squared Error), and MAE (Mean Absolute Error). The model outputs were interpreted using SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis to indicate the effects of parameters influential in renewable energy production, such as solar radiation and wind speed, on hydrogen production. Furthermore, cities with the highest and lowest potential for green hydrogen production were identified and geographically visualized using the Folium library. The results show that the model can predict the regional green hydrogen production potential with high accuracy and map the most suitable regions for production. This study serves as an important guide for sustainable energy planning and the development of green hydrogen infrastructure towards reducing carbon emissions to zero.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Güneş, A., Yaman, O., Sari, E. F., Yetiş, H. (2026). Akıllı Şehir Uygulamaları İçin Çok Katmanlı Algılayıcı ve SHAP Analizi ile Bölgesel Yeşil Hidrojen Üretim Potansiyelinin Değerlendirilmesi. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 16 Sayı: 2, 129–139. https://doi.org/10.7212/karaelmasfen.1890774

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (27)

  1. Al Makky, A., Kanjo, H. A., Farag, M. M., Hamid, A. K., Hussein, M., & Salameh, T. (2025). Techno-Economic Feasibility of Green Hydrogen Production Using Hybrid Solar-Wind Energy Systems in Oman. International Journal of Thermofluids, 101302. https://doi.org/10.1016/j.ijft.2025.101302
  2. Arslan, A., Ertürk, T., Doğan, B., & Yeşilyurt, M. K. (2024). Antalya İlindeki Yenilenebilir Enerji Kaynaklarından Yeşil Hidrojen Üretiminin Ekonomik Analizi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 12(2), 932-946. https://doi.org/10.29130/dubited.1266905
  3. Askr, H., Basha, S. H., Abdelnapi, N. M., Elgeldawi, E., Darwish, A., & Hassanien, A. E. (2025). Artificial intelligence for sustainable green hydrogen production: A systematic literature review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 224, 116071. https://doi.org/10.1016/j.rser.2025.116071
  4. Awad, M., Mahmoud, M. M., Elbarbary, Z. M. S., Mohamed Ali, L., Fahmy, S. N., & Omar, A. I. (2023). Design and analysis of photovoltaic/wind operations at MPPT for hydrogen production using a PEM electrolyzer: Towards innovations in green technology. PLoS One, 18(7), e0287772. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0287772
  5. Buonomano, A., de Simone, P., Giuzio, G. F., Maka, R., Palombo, A., & Russo, G. (2025). Green hydrogen production: energy and economic modelling of self-sufficient solar-powered electrolyser based on seawater desalination. Journal of Cleaner Production, 519, 146019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.146019
  6. Çelik, M., Şencan, A. Ç., Şirin, Ş., Erdoğan, B., & Şencan, C. (2024). Effect of hBN and SDS added vegetable based cutting fluid application on the performance of turning Ti6Al4V alloys: a comparative analysis with Taguchi and ANN approaches. Materials Chemistry and Physics, 322, 129552. https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2024.129552
  7. Dinçer, F., & Özer, E. (2025). Design of a hybrid renewable energy system and green hydrogen production for smart cities: A carbon emission reduction approach. International Journal of Energy Studies, 10(1), 1125-1158. https://doi.org/10.58559/ijes.1613647
  8. Demirpolat, A. B., Uyar, M. M., & Çıtlak, A. (2025). Experimental Investigation of Biodiesel Fuels Obtained by Enriching the Content of Vegetable and Waste Oils with Nanoparticles and Modeling of Data Obtained from the Produced Fuel Samples Using Artificial Intelligence. Sustainability, 17(23), 10689. https://doi.org/10.3390/su172310689
  9. Ekpotu, W.F., Akintola, J.T., Obialor, M.C. and Udom, P.C. (2023) A Solar Energy System Design for Green Hydrogen Production in SouthWestern Nigeria, Lagos State, Using HOMER & ASPEN. Open Journal of Optimization, 12, 72-97. https://doi.org/10.4236/ojop.2023.122006
  10. Elazab, M. A., Elgohr, A. T., Bassyouni, M., Kabeel, A. E., Attia, M. E. H., Elshaarawy, M. K.,. & Alzahrani, H. A. (2025). Green Hydrogen: Unleashing the Potential for Sustainable Energy Generation. Results in Engineering, 106031. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.106031
  11. Erbay, C. (2025). Machine learning models for solar forecasting and impact on green hydrogen production costs. International Journal of Hydrogen Energy, 132, 225-238. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.04.465
  12. Erdoğan, B., Topal, H. I., Aydın, N. Ö., Bayramoğlu, K., Zengin, İ., & Ulukaya, Ş. (2025). Integrated thermal and techno-economic analysis of waste heat recovery from sinter cooling in the iron-steel industry utilizing real data. Thermal Science and Engineering Progress, 103923. https://doi.org/10.1016/j.tsep.2025.103923
  13. Goktas, O. F., Demiray, E., Degirmenci, A., & Cankaya, I. (2025). Enhancing glucose measurement efficiency: a non-invasive approach using machine learning. International Journal of Microwave and Wireless Technologies, 17(7), 1107–1118. https://doi.org/10.1017/S1759078725102171
  14. Hassan, A. A., Awad, M. M., & Nasser, M. (2025). Towards clean energy independence: Assessing MENA region hybrid PV-wind solutions for green hydrogen generation and storage and 24/7 power production. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 73, 104158. https://doi.org/10.1016/j.seta.2024.104158.
  15. Hassan, Q., Tabar, V. S., Sameen, A. Z., Salman, H. M., & Jaszczur, M. (2024). A review of green hydrogen production based on solar energy; techniques and methods. Energy Harvesting and Systems, 11(1), 20220134. https://doi.org/10.1515/ehs-2022-0134
  16. Karayel, G. K., Javani, N., & Dincer, I. (2022). Green hydrogen production potential for Turkey with solar energy. International Journal of Hydrogen Energy, 47(45), 19354-19364. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.10.240
  17. Matera, N., Mazzeo, D., Longo, M., Miraftabzadeh, S. M., & Leva, S. (2024). Towards sustainable hydrogen mobility: Evaluating renewable energy systems for green hydrogen generation. In 2024 International Conference on Smart Energy Systems and Technologies (SEST) (pp. 1-6). IEEE. https://doi.org/10.1109/SEST61601.2024.10694639
  18. Mazzeo, D., Herdem, M. S., Matera, N., & Wen, J. Z. (2022). Green hydrogen production: Analysis for different single or combined large-scale photovoltaic and wind renewable systems. Renewable Energy, 200, 360-378. https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.09.057
  19. Olodu, D. D., Ihenyen, O. I., & Erameh, A. (2025). Comprehensive Analysis of Green Hydrogen Production: Technologies, Costs, Environmental Impacts, and Policy Frameworks. Journal of Studies in Advanced Technologies, 3(1), 1-12. https://doi.org/10.63063/jsat.1611951
  20. Phan, T. S., Minh, D. P., Espitalier, F., Nzihou, A., & Grouset, D. (2022). Hydrogen production from biogas: Process optimization using ASPEN Plus®. International Journal of Hydrogen Energy, 47(100), 42027-42039. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.01.100
  21. Rai, A., & Liu, J. (2025). Optimizing solar-electrolysis for green hydrogen production: A novel spatiotemporal attention framework (STAF) for solar-electrolysis prediction and economic viability analysis. International Journal of Hydrogen Energy. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.03.385
  22. Salameh, T., Allouhi, A., Al Makky, A., Farag, M. M., Hamid, A. K., & Hussein, M. (2025). Simulation Study of Wind Energy Potential for Green Hydrogen Production in different cities in the Middle East region. International Journal of Thermofluids, 101281. https://doi.org/10.1016/j.ijft.2025.101281
  23. Shamsi, M., Moghaddas, S., Naeiji, E., & Farokhi, S. (2023). Techno-economic, energy, exergy, and environmental comparison of hydrogen production from natural gas, biogas, and their combination as feedstock. Arabian Journal for Science and Engineering, 48(7), 8971-8987. https://doi.org/10.1007/s13369-022-07581-z
  24. Sundari, M. S. (2025). Green Hydrogen Productıon From Solar-Powered Electrolysıs: Techno-Economıc Feasıbılıty. Lex Localis: Journal of Local Self-Government, 23.
  25. Yavuz, H. (2020). Modelling and simulation of a heaving wave energy converter based PEM hydrogen generation and storage system. International Journal of Hydrogen Energy, 45(50), 26413-26425. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2020.06.099
  26. Zengin, İ., Bayramoğlu, K., Aydın, N. Ö., Topal, H. İ., Erdoğan, B., & Ulukaya, Ş. (2025). CFD-Based Evaluation of Waste Heat Recovery and Pressure Drop in Rotary Sinter Coolers Under Varying Bed Properties and Inlet Conditions. Sustainability, 17(17), 8066. https://doi.org/10.3390/su17178066
  27. Elazab, M. A., Elgohr, A. T., Bassyouni, M., Kabeel, A. E., Attia, M. E. H., Elshaarawy, M. K.,. & Alzahrani, H. A. (2025). Green Hydrogen: Unleashing the Potential for Sustainable Energy Generation. Results in Engineering, 106031. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.106031