BibTex RIS Kaynak Göster

Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu

Yıl 2007, Cilt: 11 Sayı: 1, 91 - 95, 09.04.2009

Mehmet Kurban Yeliz Kantar Onur Hocaoğlu

Öz

Bu çalısmada, Anadolu Üniversitesi iki Eylül Kampusu 'nde kurulmus olan hibrit (rüzgar-günes) enerji santral modelinin, rüzgar hızı, günes ısınım siddeti, izlenen saat verilerine dayalı olarak belirlenen günlük yük talebini karsılayacak enerji üretip üretmeyecegi lojistik regresyon modelleri olan logit ve probit regresyon ve tek katmanlı perseptron kullanılarak sınıflandırılmıstır. Yapılan analizler sonucunda logit ve probit regresyon modellerinin yaklasık %87 dogruluk oranıyla, perseptronun ise yaklasık olarak %70 dogruluk oranıyla sistemin çalısma durumunu tespit ettigi görülmüstür.

Anahtar Kelimeler

Lojistik regresyon Rüzgar-güneş enerjisi Logit Probit Yapay Sinir Ağları Perseptron

Kaynakça

  • Ai, B., Yang, H., Shen H., Liao, X. 2003. Computeraided design of PV/wind hybrid system. Renewable Energy, 28, 1491–1512.
  • Akkaya, Ş., Pazarlıoğlu M.V. 1998. Ekonometri II, erkam Yayınevi, İzmir.
  • Borowy, B.S., Salameh, Z. M. 1996. Methodology for Optimally Sizing the Combination of a Battery and PV Array in a Wind/PV. Hybrid System, 11, 367- 375.
  • Dobson, A.J. 2001. An Intoduction to generalized Linear models, Chapman&Hall/Crs., London and Boca Raton.
  • Fırat, M.Z., Onay, A. 1999. Bitki Doku Kültürü Çalışmalarında elde edilen binom verilerinin genelleştirilmiş lineer modeller kullanarak analizi. Tr.J.Biology, 23, 261-267.
  • Groumpos, P. P., Papageorgiou, G., 1987. An optimal sizing method for stand-alone photovoltaic power systems. Solar Energy, 38, 341-351.
  • Gujarati, D.N., 1999. Basic Econometrics, Mcgraw-Hill Inc., New York.
  • Haykin, S. 1994. Neural networks. Macmillan College Publishing Company, New York:
  • Jalkanen, A., Mattila, U. 2000. Logistic regression models for wind and snow damage in the northern Finland based on the natiaonal Forest Inventory data. Forest Ecology and management, 135, 315-330.
  • Kosmeli K., Vandal, K. 2003. Comparison of two generalized logistic regression models: a case study, 25th Int. Conf. Information technology Inferfaces ITI, June16-19, Cavrat.
  • Markvart, T. 1997. Sizing of hybrid photovoltaic-wind energy systems. Solar Energy, 57, 277-281.
  • Montgomery, D.C., Pect, E.A., Vining, G.G. 2000. Introduction to Linear regression analysis, John Wiley &Sons, New York.
  • Musellı, M., Notton, G., Louche A. 1999. Desıgn Of Hybrıd-Photovoltaıc Power Generator, with Optimization of Energy Management. Solar Energy, 65, 143–157.
  • Srivastava, N. 2005. A logistic regression model for predicting the occurence of intense geomagnetic storms. Annales Geophysicae, 23, 2969-2974
  • Thomas, L.C., Jung, K.M., Thomas, S.D., Wu, Y. 2006. Modelling consumer acceptance probabilities. Expert Systems with Applications, 30, 499-506.
Toplam 15 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Bölüm MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK BİLİMLERİ
Yazarlar

Mehmet Kurban Bu kişi benim

Yeliz Kantar Bu kişi benim

Onur Hocaoğlu Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 9 Nisan 2009
Yayımlandığı Sayı Yıl 2007 Cilt: 11 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Kurban, M., Kantar, Y., & Hocaoğlu, O. (2009). Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 11(1), 91-95. https://doi.org/10.19113/sdufbed.29854
AMA Kurban M, Kantar Y, Hocaoğlu O. Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu. SDÜ Fen Bil Enst Der. Nisan 2009;11(1):91-95. doi:10.19113/sdufbed.29854
Chicago Kurban, Mehmet, Yeliz Kantar, ve Onur Hocaoğlu. “Lojistik Regresyon Ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 11, sy. 1 (Nisan 2009): 91-95. https://doi.org/10.19113/sdufbed.29854.
EndNote Kurban M, Kantar Y, Hocaoğlu O (01 Nisan 2009) Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 11 1 91–95.
IEEE M. Kurban, Y. Kantar, ve O. Hocaoğlu, “Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu”, SDÜ Fen Bil Enst Der, c. 11, sy. 1, ss. 91–95, 2009, doi: 10.19113/sdufbed.29854.
ISNAD Kurban, Mehmet vd. “Lojistik Regresyon Ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 11/1 (Nisan 2009), 91-95. https://doi.org/10.19113/sdufbed.29854.
JAMA Kurban M, Kantar Y, Hocaoğlu O. Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu. SDÜ Fen Bil Enst Der. 2009;11:91–95.
MLA Kurban, Mehmet vd. “Lojistik Regresyon Ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 11, sy. 1, 2009, ss. 91-95, doi:10.19113/sdufbed.29854.
Vancouver Kurban M, Kantar Y, Hocaoğlu O. Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modellerinin Güç Üretim Analizinin Durumu. SDÜ Fen Bil Enst Der. 2009;11(1):91-5.

e-ISSN: 1308-6529