KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies / 2026 / Cilt: 9 Sayı: 1

Kuş Ölümlerini Önlemek İçin Uyarlanabilir Rüzgar Türbini Yönetim Sistemi

Adaptive Wind Turbine Management System to Prevent Bird Deaths

Zeynep Bayraktar0009-0008-1915-409X
Galip Berk(TC MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI TRABZON)0009-0001-4382-7900
Gürkan Tuna(TRAKYA UNIVERSITY)0000-0002-6466-4696
Sayfa
1–7
Yayın Tarihi
2025-07-31
DOI
—
🏛️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)

Saha deneylerine göre, sistem sisli havaya göre açık havada daha iyi performans göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, rüzgar türbinlerinin neden olduğu kuş ölümlerini azaltarak ekolojik dengeyi korumaktır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu hedefe ulaşmak için, türbin kanatlarını farklı renkli boyalarla boyayacak, kuş sürülerinin türbinlere yaklaştığını tespit edecek ve türbin hızını dinamik olarak sınırlayacak bir sistem tasarlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Saha deneylerine göre, sistem sisli havaya göre açık havada daha iyi performans göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Rüzgar türbini · kuş ölümleri · ekolojik denge

Özet

Bu çalışmanın amacı, rüzgar türbinlerinin neden olduğu kuş ölümlerini azaltarak ekolojik dengeyi korumaktır. Bu hedefe ulaşmak için, türbin kanatlarını farklı renkli boyalarla boyayacak, kuş sürülerinin türbinlere yaklaştığını tespit edecek ve türbin hızını dinamik olarak sınırlayacak bir sistem tasarlanmıştır. Kuş hareketleri yüksek çözünürlüklü kameralar ve mesafe sensörleri kullanılarak izlenmekte ve kuş sürülerinin türbinlere yakınlığı bir yapay zeka sistemi kullanılarak belirlenmektedir. Görsel iyileştirme ve tespit teknolojisinin birlikte kullanılması, kuş çarpışmalarında önemli bir azalmayla sonuçlanmaktadır. Saha deneylerine göre, sistem sisli havaya göre açık havada daha iyi performans göstermektedir. Bulgular, önerilen sistemin rüzgar enerjisi üretiminde çevresel sürdürülebilirliği iyileştirmek için yenilikçi bir yöntem olduğunu göstermektedir.

Abstract

The goal of this study is to preserve the ecological balance by reducing bird mortality caused by wind turbines. To accomplish this goal, a system has been designed that will colour the turbine blades with distinct coloured paints, identify when bird flocks approach the turbines, and dynamically limit turbine speed. Bird movements are tracked using high-resolution cameras and distance sensors, and the proximity of bird flocks to turbines is determined using an artificial intelligence system. The combined usage of the visual improvement and detection technology results in a significant reduction in bird collisions. According to field experiments, the system performs better in clear weather than in foggy weather. The findings show that the proposed system is an innovative method to improve environmental sustainability in wind energy generation.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Bayraktar, Z., Berk, G., Tuna, G. (2025). Kuş Ölümlerini Önlemek İçin Uyarlanabilir Rüzgar Türbini Yönetim Sistemi. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, Cilt: 9 Sayı: 1, 1–7. https://ajindex.com/articles/1496889

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (21)

  1. M. Ruiz, L. E. Mujica, S. Alférez, L. Acho, C. Tutivén, Y. Vidal, J. Rodelr and F. Pozo, “Wind turbine fault detection and classification by means of image texture analysis,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 107, pp. 149-167, 2018, doi: 10.1016/j.ymssp.2017.12.035
  2. L. Deng, Y. Guo and B. Chai, “Defect Detection on a Wind Turbine Blade Based on Digital Image Processing,” Processes, vol. 9, no. 8, 1452, 2021, doi:10.3390/pr9081452
  3. B. K. Sovacool, “Contextualizing avian mortality: A preliminary appraisal of bird and bat fatalities from wind, fossil-fuel, and nuclear electricity,” Energy Policy, vol. 37, no. 6, pp. 2241-2248, 2009, doi: 10.1016/j.enpol.2009.02.011
  4. S. R. Loss, T. Will and P. P. Marra, “Estimates of bird collision mortality at wind facilities in the contiguous United States,” Biological Conservation, vol. 168, pp. 201-209, 2013, doi: 10.1016/j.biocon.2013.10.007
  5. R. May, T. Nygård, U. Falkdalen, J. Åström, Ø. Hamre and B. G. Stokke, “Paint it black: Efficacy of increased wind-turbine rotor blade visibility to reduce avian fatalities,” Ecology and Evolution, vol. 10, pp. 8927-8935, 2020, doi: doi.org/10.1002/ece3.6592
  6. M. Desholm and J. Kahlert, “Avian collision risk at an offshore wind farm,” Ibis, vol. 147, no. 1, pp. 199-208, 2005, doi: 10.1111/j.1474-919X.2005.00460.x
  7. A. L. K. Nilsson, S. Molværsmyr, A. Breistøl and G. H. R. Systad, G. H. R., “Estimating mortality of small passerine birds colliding with wind turbines,” Scientific Reports, vol. 13, 21365e, 2023, doi: 10.1038/s41598-023-46909-z
  8. K. S. Smallwood, “Estimating Wind Turbine–Caused Bird Mortality,” Journal of Wildlife Management, vol. 71, no. 8, pp. 2781-2791, 2007, doi: 10.2193/2007-006
  9. D. Y. Choi, T. W. Wittig and B. M. Kluever, “An evaluation of bird and bat mortality at wind turbines in the Northeastern United States,” PloS one, vol. 15, no. 8, e0238034, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0238034
  10. K. S. Smallwood and D. A. Bell, “Effects of Wind Turbine Curtailment on Bird and Bat Fatalities,” Jour. Wild. Mgmt., vol. 84, pp. 685-696, 2020, doi: 10.1002/jwmg.21844
  11. C. B. Thaxter, G. M. Buchanan, J. Carr, S. H. M. Butchart, T. Newbold, R. E. Green, J. A. Tobias, W. B. Foden, S. O'Brien and J. W. Pearce-Higgins, “Bird and bat species' global vulnerability to collision mortality at wind farms revealed through a trait-based assessment,” Proceedings. Biological sciences, vol. 284, no. 1862, 20170829, 2017, doi: 10.1098/rspb.2017.0829
  12. M. Ferrer, A. Alloing, R. Baumbush and V. Morandini, “Significant decline of Griffon Vulture collision mortality in wind farms during 13-year of a selective turbine stopping protocol,” Global Ecology and Conservation, vol. 38, e02203, 2022, doi: 10.1016/j.gecco.2022.e02203
  13. J. R. Zimmerling, A. C. Pomeroy, M. V. d'Entremont and C. M. Francis, “Canadian estimate of bird mortality due to collisions and direct habitat loss associated with wind turbine developments,” Avian Conservation and Ecology, vol. 8, no. 2, 10, 2013, doi: 10.5751/ACE-00609-080210
  14. JetpackSDK (2024) Jetpack Dev. [Online] Available: https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack
  15. J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick and A. Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” ArXiv, abs/1506.02640, 2016.
  16. A. Mamadmurodov, S. Umirzakova, M. Rakhimov, A. Kutlimuratov, Z. Temirov, R. Nasimov, A. Meliboev, A. Abdusalomov and Y. Im Cho, “A Hybrid Deep Learning Model for Early Forest Fire Detection,” Forests, vol. 16, no. 5, 863, 2025, doi: 10.3390/f16050863
  17. A. Bochkovskiy, C. Wang and H. M. Liao, “YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,” ArXiv, abs/2004.10934, 2020.
  18. Ultralytics. https://www.ultralytics.com/
  19. C. Blary, F. Bonadonna, E. Dussauze, S. Potier, A. Besnard and O. Duriez, “Detection of wind turbines rotary motion by birds: A matter of speed and contrast,” Conservation Science and Practice, vol. 5, no. 10, e13022, 2023. doi: 10.1111/csp2.13022
  20. R. May, T. Nygård, U. Falkdalen, J. Åström, Ø. Hamre and B. G. Stokke, “Paint it black: Efficacy of increased wind-turbine rotor blade visibility to reduce avian fatalities,” Ecology and Evolution, vol. 10, pp. 8927-8935, 2020, doi: 10.1002/ece3.6592
  21. J. Moll et al., “Radar-based Detection of Birds at Wind Turbine Installations: Results from a Field Study,” 2020 23rd International Microwave and Radar Conference (MIKON), Warsaw, Poland, 2020, pp. 285-288, doi: 10.23919/MIKON48703.2020.9253826