Gökçekaya Barajı enerji üretim miktarının yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi

Abstract

Enerji iş yapabilme gücüdür. Hizmet ve ürün üretmek için her zaman enerji gereklidir. Enerji olgusu, ekonomik büyüme sağlayan önemli bir etkendir. Belli düzeydeki ekonomik büyüme yine belli düzeyde enerji tüketmekle olabilir. Enerji kullanmadan üretimin olması mümkün değildir. Araştırmalara göre en çok enerji tüketen ülkeler yine aynı zamanda en çok gelişmiş olan ülkelerdir. Yani gelişmiş ülkelerdeki kişi başı enerji tüketimi, gelişmekte olan ülkelerdeki kişi başı enerji tüketiminden fazladır. Kullanılan enerji miktarı ile gelişmişlik düzeyi arasında pozitif ilişki vardır. Hidroelektrik santraller enerji üretimi için kullanılan kaynakların en önemlilerindendir. Bu santrallerde elde edilebilecek enerjinin önceden tespit edilebilmesi enerji planlaması açısından çok önemlidir. Dolayısıyla bu tez çalışmasında, enerji üretim miktarının tespitinde yapay sinir ağları kullanılmıştır. Çalışma, Gökçekaya Barajı özelinde değerlendirilmiştir. Gökçekaya Barajına ait su seviyesi, rezervuar hacmi, enerji için harcanan debi YSA Modelinde girdi olarak belirlenmiş, üretilen enerji miktarı ise YSA modelinde çıktı olarak belirlenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda, oluşturulan modeller ile gerçek enerji miktarları karşılaştırılmıştır ve devamında bir yıllık enerji üretim tahmini gerçekleştirilmiştir.

Energy is a power to work. Energy is always a need for building serve and product. Energy is a big factor providing economic growth. The economic growth is only possible with using the energy. For the researches, countries that using too much energy are the most developed countries at the same time. Developed countries' per capita energy is more than the developing countries' per capita energy. There is a positive relationship between per capita energy and development level. Hydrology power plants are the most important resources in use. It is very important to identify the acquirable energy from these plants in terms of energy planning. Therefore artificial neural nets are used in this study to fasten the generation of energy. Study is evaluated specific to Gokcekaya dam. Water level, reservoir storage and flow spent for energy of Gokcekaya dam determined with YSA model as an input, and generated energy amount is determined in YSA model as an output. As a result of this study, created models are compared with real energy amounts and afterwards yearlong energy generation is forecasted.