Atıf Sayısı
1
Görüntüleme
8
İndirme
1
Dünyada enerji üretim yöntemleri arasında hala büyük bir yüzdeye sahip olan termik santraller, kömür kullanımının çevreye olumsuz etkisi nedeniyle yoğun eleştirilere maruz kalmakla birlikte, elektrik ve buhar gibi kritik çıktıları nedeniyle vazgeçilmez bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Türkiye’ de kurulu bulunan 600 MW nominal üretim kapasitesine sahip termik santral prosesine yönelik yeni bir analiz yapılmıştır ve seçilen kritik işletme parametreleri vasıtası ile Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu kullanılarak güncel bir modelleme çalışması gerçekleştirilmiştir. Santralin daha önceki dönemlere ait proses değerleri veri madenciliği yöntemleri ile harmanlanarak, tesis verimliliği ve üretim miktarını etkilemesi nedeniyle kilit bir parametre olan ana buhar sıcaklığı değerinin tahminlendiği bir kestirim çalışması literatüre sunulmuştur. YSA modeli çıktıları, istatistiksel veri analiz ve kestirim yöntemlerinden biri olan Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Determinasyon katsayısı ve ortalama kök karesel hata yaklaşımı hesaplamaları ile başarım ve hata analizinin yapıldığı çalışmada, optimum YSA modeli için bu performans değerleri sırasıyla 0,994 ve 1,489 olarak bulunmuştur ve sistemin yüksek başarı oranı ile tahminleme yaptığı gösterilmiştir.
Thermal power plants, which still have a large percentage of energy production methods in the world, have an indispensable importance because of their critical output such as electricity and steam, although they are subject to intense criticism due to the negative impact of coal use on the environment. In this study, a new analysis of the thermal power plant process with a nominal production capacity of 600 MW established in Turkey has been carried out and a current modeling work has been carried out using the method of artificial nerve networks (YSA) through the chosen critical operating parameters. By combining the process values of the previous periods of the plant with the data mining methods, a cutting study was presented to the literature in which the main steam temperature value is estimated, which is a key parameter due to the impact of the facility’s efficiency and production quantity. The YSA model output is compared with the Otoregresive Integrated Moving Medium (ARIMA) method, one of the statistical data analysis and cutting methods. In the study with the determination ratio and the calculation of the average root square error approach and the success and error analysis, these performance values for the optimal YSA model were found at 0.994 and 1.489 respectively, and the system was predicted with a high success rate.
Thermal power plants, which still have a large percentage of the energy production methods in the world, are subject to intense criticism due to the negative impact of coal usage to the environment, but indispensable because of their critical output such as electricity and steam. In the study, a novel analysis is carried out to investigate the process of thermal power plant located in Turkey with 600 MW nominal power output and the plant is modeled selecting the most critical operations parameters using Artificial Neural Networks (ANN) approach. Past process data is obtained from the plant, blended using data mining techniques, and presented literature to track and predict the main steam temperature, which is a key parameter for plant’s efficiency and production rate, by various approaches and experiments. The results off ANN model is compared with the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method, which is one of the statistical data analysis and estimation method. Performance and error analysis is executed using determination coefficient and root mean square error approaches in the study within optimum ANN model, these performance values are found as 0.994 and 1.489 respectively and it is revealed that the system predicts with high success rate.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
