İleri Beslemeli Ağ ile Elman Ağı Kullanılarak Hidroelektrik Santralinin Verimi Hesabı: Hirfanlı Barajı Uygulama Örneği

Yıl 2014, Cilt: 10 Sayı: 2, 1 - 14, 01.08.2014

Mucella Ozbay Karakus Cemil Altın

Öz

Bu çalışmada iklim koşullarına bağlı olarak suyun düşüş ve akış değişikliklere göre hidroelektrik santrallerin
verimi araştırıldı. Bu amaç için Kırşehir ilinin Kaman ilçesinde yer alan Hirfanlı Barajı örnek çalışma olarak
belirlendi. Suyun tüketimi, suyun akış hızından ötürü enerji oranını azaltmaktadır. Bu konu ile ilgili Hirfanlı
Hidroelektrik santralinin 2008 yılında alınmış yağış miktarları gibi iklimsel datalar ile verim hesabı araştırılmıştır.
Bu çalışmada bir ileri beslemeli ağ ile elman ağı kullanılarak iklimsel etkiler ile barajın verimliliği arasındaki ilişki
tahmini yapılmıştır. Sonuç olarak hidroelektrik santralinin verimlilik tahmini için iklimsel faktörlerin etkisi olduğu
sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Hidroelektrik Enerji Santrali, Verim, Yapay Sinir Ağları

Yield of the Hydroelectric Power Plant using Feed Forward and Recurrent Neural Networks: Hirfanlı Dam Application Example

Öz

The yield variety of the hydroelectric power plants according to the fall and flow changes depending on
climatic conditions was investigated. For this purpose, Hirfanlı Hydroelectric Power Plant in Kaman where is the
district of Kırşehir was selected as the sampling plane. The water consumption, decreased the flow of water to
energy ratio, yield such data in 2008 from Hirfanlı Hydroelectric Power Plant and this data changes in the amount of
precipitation, climate data were taken from the Kaman Weather Directorate and examination was performed about
them. In this study, the methods to apply the feed forward and Elman’s recurrent neural networks to estimate the net
head according to climatic data and power plant production yield relationship. According to this data, the yield data
of the hydroelectric power plants have been estimated to the system. As a result, the yield variety of hydroelectric
power plants was found to be effective from all these climatic factors by using neural network structures.

Anahtar Kelimeler

Hydroelectric Power Plants, Yield, Neural Network