Araştırma Makalesi
PDF Zotero Mendeley EndNote BibTex Kaynak Göster

Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi

Yıl 2018, Cilt 3, Sayı 2, 43 - 48, 28.10.2018

Öz

Bu çalışmada güneş takip özelliğine sahip bir hava ısıtmalı güneş kollektörü (HIGK) ile azimut açısına göre sabitlenmiş hava ısıtmalı güneş kollektörü kullanılmıştır. Hareketli ve sabit olan HIGK’nin ısıl performansları deneysel olarak incelenmiştir. Havanın kollektörlere giriş ve çıkış sıcaklıkları, ışınım, kollektör yüzey sıcaklığı ve havanın kollektörlerden çıkış hızı ölçülmüştür. Yapılan ölçümlere dayalı olarak her iki kollektörün ısıl verimleri hesaplanmıştır. Elde edilen deneysel ısıl verim değerleri için lineer regresyon ve karar ağacı regresyon kullanılarak 2 farklı tahminsel model elde edilmiştir. Elde edilen deneysel ısıl verimler karşılaştırılmış, güneş takip özelliğine sahip HIGK’nin daha verimli çalıştığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak elde edilen 2 farklı tahminsel modelin hata oranları karşılaştırılmış ve lineer regresyonun daha az hatalı bir tahminsel model oluşturduğu gösterilmiştir.

Kaynakça

  • Sahin, A. D., A Review of Research and Development of Wind Energy in Turkey, Clean-Soil, Air, Water 36, 734-742, 2008.
  • Bilgili, M., Sahin, B. ve Yasar, A. Application of Artificial Neural Networks for the Wind Speed Prediction of Target Station Using Reference Stations Data, Renewable Energy 32, 2350-2360, 2007.
  • Eroğlu Y., Seçkiner S.U. Performance analysis in wind farms by data envelopment analysis and Malmquist Index approaches. Pamukkale Univ. J. Eng. Sci., 23(1), 45-54, 2017.
  • Demirtaş, M. Bilgisayar kontrollü güneş takip sisteminin tasarımı ve uygulaması. Politeknik Dergisi, 9, 247-253. 2006.
  • İşcan, S., Özcan, Z. O., Gürleyen, Ş., Karayel, R. Güneş takip sistemi. Proje Tabanlı Mekatronik Eğitim Çalıştayı, Çankırı-Ilgaz-Turkey. 2012.
  • Seme, S. and Štumberger, G., A novel prediction algorithm for solar angles using solar radiation and Differential Evolution for dual-axis sun tracking purposes. Solar Energy, 85, 2757-2770, 2012.
  • Kırbaş, İ., Aydoğan, B., Uyumaz, A. Hava ısıtmalı güneş kollektörlerinde güneş takip mekanizması kullanımı. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 4, 74-84, 2013.
  • Çerçi, K. N., Akpinar, E. K. Güneş Altinda Kurutma Prosesinde Biberin Konvektif Isi Transfer Katsayisinin Belirlenmesi. Teskon , İzmir, 1659-1665, 2015.
  • Ertürk S., Ertürk K. Havuç kuruma kinetiğinin tahmininde regresyon analizi ve yapay sinir ağlarının kıyaslanması. Türkiye, 9, 819-822. 2006.
  • Alpar R. Basit Doğrusal Regresyon Çözümlemesi, Detay Yayıncılık, Ankara, 285-304, 2010.
  • Kirkwood BR, Sterne JAC. Regression Modelling. Medical Statistics. Blackwell Science. Australia, 315-342, 2003.
  • Pagano M, Gauvreau K. Simple Linear Regression. Principles of Biostatistics. Duxbury Press, USA, 379-424, 1993.
  • Safavian S.R., Landgrebe D., “A survey of decision tree classifier methodology”, IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, 21, 660-674, 1991.
  • Quinlan J.R., “C4.5: Programs for Machine Learning”, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 302 s, 1993.
  • Pal M., Mather P.M., “An assessment of the effectiveness of decision tree methods for land cover classification”, Remote Sensing of Environment, 86, 554-565, 2003.

Estimation of Thermal Efficiency Values of Different Type Solar Collectors by Using Computational Intelligence Methods

Yıl 2018, Cilt 3, Sayı 2, 43 - 48, 28.10.2018

Öz

In this study, an air heated solar collector (AHSC) with solar tracking feature and an air heated solar collector fixed with azimuth angle were used. The thermal performances of the moving and stationary AHSC have been experimentally investigated. The inlet and outlet temperatures of the air, the solar radiation, collector surface temperatures and the exit velocity of the air from the collectors are measured. The thermal efficiencies of both collectors were calculated based on the measurements made. Two different predictive models were obtained by linear regression and decision tree regression for the obtained experimental thermal efficiency values. The obtained experimental thermal efficiencies were compared and it was found that the AHSC with solar tracking function works more efficiently. As a result, the error rates of the two predictive models obtained are compared and linear regression has been shown to produce a less faulty predictive model.

Kaynakça

  • Sahin, A. D., A Review of Research and Development of Wind Energy in Turkey, Clean-Soil, Air, Water 36, 734-742, 2008.
  • Bilgili, M., Sahin, B. ve Yasar, A. Application of Artificial Neural Networks for the Wind Speed Prediction of Target Station Using Reference Stations Data, Renewable Energy 32, 2350-2360, 2007.
  • Eroğlu Y., Seçkiner S.U. Performance analysis in wind farms by data envelopment analysis and Malmquist Index approaches. Pamukkale Univ. J. Eng. Sci., 23(1), 45-54, 2017.
  • Demirtaş, M. Bilgisayar kontrollü güneş takip sisteminin tasarımı ve uygulaması. Politeknik Dergisi, 9, 247-253. 2006.
  • İşcan, S., Özcan, Z. O., Gürleyen, Ş., Karayel, R. Güneş takip sistemi. Proje Tabanlı Mekatronik Eğitim Çalıştayı, Çankırı-Ilgaz-Turkey. 2012.
  • Seme, S. and Štumberger, G., A novel prediction algorithm for solar angles using solar radiation and Differential Evolution for dual-axis sun tracking purposes. Solar Energy, 85, 2757-2770, 2012.
  • Kırbaş, İ., Aydoğan, B., Uyumaz, A. Hava ısıtmalı güneş kollektörlerinde güneş takip mekanizması kullanımı. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 4, 74-84, 2013.
  • Çerçi, K. N., Akpinar, E. K. Güneş Altinda Kurutma Prosesinde Biberin Konvektif Isi Transfer Katsayisinin Belirlenmesi. Teskon , İzmir, 1659-1665, 2015.
  • Ertürk S., Ertürk K. Havuç kuruma kinetiğinin tahmininde regresyon analizi ve yapay sinir ağlarının kıyaslanması. Türkiye, 9, 819-822. 2006.
  • Alpar R. Basit Doğrusal Regresyon Çözümlemesi, Detay Yayıncılık, Ankara, 285-304, 2010.
  • Kirkwood BR, Sterne JAC. Regression Modelling. Medical Statistics. Blackwell Science. Australia, 315-342, 2003.
  • Pagano M, Gauvreau K. Simple Linear Regression. Principles of Biostatistics. Duxbury Press, USA, 379-424, 1993.
  • Safavian S.R., Landgrebe D., “A survey of decision tree classifier methodology”, IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, 21, 660-674, 1991.
  • Quinlan J.R., “C4.5: Programs for Machine Learning”, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 302 s, 1993.
  • Pal M., Mather P.M., “An assessment of the effectiveness of decision tree methods for land cover classification”, Remote Sensing of Environment, 86, 554-565, 2003.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Mehmet DAŞ (Sorumlu Yazar)
Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi İliç Dursun Yıldırım MYO
0000-0002-4143-9226
Türkiye


Ebru KAVAK AKPINAR
FIRAT ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Türkiye

Yayımlanma Tarihi 28 Ekim 2018
Yayınlandığı Sayı Yıl 2018, Cilt 3, Sayı 2

Kaynak Göster

Bibtex @araştırma makalesi { humder440916, journal = {Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi}, issn = {}, eissn = {2528-8733}, address = {}, publisher = {Harran Üniversitesi}, year = {2018}, volume = {3}, pages = {43 - 48}, doi = {}, title = {Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi}, key = {cite}, author = {Daş, Mehmet and Kavak Akpınar, Ebru} }
APA Daş, M. & Kavak Akpınar, E. (2018). Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi . Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi , 3 (2) , 43-48 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/humder/issue/40431/440916
MLA Daş, M. , Kavak Akpınar, E. "Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi" . Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 3 (2018 ): 43-48 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/humder/issue/40431/440916>
Chicago Daş, M. , Kavak Akpınar, E. "Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi". Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 3 (2018 ): 43-48
RIS TY - JOUR T1 - Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi AU - Mehmet Daş , Ebru Kavak Akpınar Y1 - 2018 PY - 2018 N1 - DO - T2 - Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 43 EP - 48 VL - 3 IS - 2 SN - -2528-8733 M3 - UR - Y2 - 2018 ER -
EndNote %0 Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi %A Mehmet Daş , Ebru Kavak Akpınar %T Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi %D 2018 %J Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi %P -2528-8733 %V 3 %N 2 %R %U
ISNAD Daş, Mehmet , Kavak Akpınar, Ebru . "Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi". Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 3 / 2 (Ekim 2018): 43-48 .
AMA Daş M. , Kavak Akpınar E. Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi. 2018; 3(2): 43-48.
Vancouver Daş M. , Kavak Akpınar E. Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi. 2018; 3(2): 43-48.
IEEE M. Daş ve E. Kavak Akpınar , "Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi", Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, c. 3, sayı. 2, ss. 43-48, Eki. 2018