Aşağı Sakarya havzasındaki küçük akarsuların yapay sinir ağları yöntemiyle akım süreklilik eğrilerinin elde edilerek enerji potansiyellerinin tespiti

Abstract

Hidroelektrik potansiyelin belirlenmesinde akımın debisi en önemli parametrelerden biridir. Bu tezde, Aşağı Sakarya Havzasındaki (ASH) küçük akarsuların akım debileri Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi ile tahmin edilerek enerji potansiyelleri tespit edilmiştir.Enerji sektöründe önemli bir yere sahip olan hidroelektrik enerji, Türkiye'de 26 ana havzada üretilmektedir. Sakarya Havzası bu havzalardan biri olup, önemli su kaynakları potansiyeline sahiptir.Akarsularda; debi, hız ve derinlik gibi hidrolik ve hidrolojik özellikler önemli parametrelerdir. Enerji potansiyelinin tespit edilmesinde, taşkınların önceden tahmin edilmesinde, hazne işletme çalışmalarında ve katı madde taşınım hareketinde oldukça önemlidir. Ancak olaya etki eden parametrelerin çok fazla olması ve mevcut parametrelerin belirsizlikleri akım-zaman serilerinin oluşturulmasını olumsuz yönde etkilediğinden klasik metotlarla akım debilerini tahmin etmek hem zaman almakta hem de güvenilir sonuçlar vermemektedir.Bu tezde, YSA kullanılarak ASH ` da ki küçük akarsuların debileri tahmin edilmiş ve daha sonra bu debilerden faydalanılarak bu akarsuların hidroelektrik enerji potansiyelleri tespit edilmiştir.Anahtar Kelimeler: Aşağı Sakarya Havzası, Akım, Yapay Sinir Ağları, Hidroelektrik Potansiyel, Küçük Hidroelektrik Santral

Flow discharges are the most important parameter to estimate hydropower potential. In this thesis, hydropower potential of the small streams has been estimated by using Artificial Neural Networks (ANN) in the Low Sakarya Basin (LSB). Hydropower energy has an important position in the energy sector hydropower energy, has been produced in 26 main basins in Turkey. Sakarya Basin is one of these basin and the amount of water sources in Turkey. In the streams, flow discharges and velocity are very important parameters to estimate hydropower energy potential, floods and sediment discharges. Because of too much parameter it is difficult to estimate flow-time series by using old methods. In this thesis, first of all the flow discharges have been estimated in small streams in LSB by using ANN then hydropower energy potential has been estimated in small streams in LSB by using these flow discharges.Keywords: Low Sakarya Basin, Flow Curves, Artificial Neural Networks, Hydropower Potential, Small Hydropower Plant