Fosil Yakıtlı Bir Enerji Santrali Prosesinin Modellenmesi ve Ana Buhar Basıncı Parametresinin Kestirim Başarımı Analizi

Abstract

Günümüzde sıkça kullanılmakta olan fosil yakıtlı enerji santralleri, sanayi ve üretim sektörünün vazgeçilmezi olan elektrik enerjisi ve buhar ihtiyacını gidermesi nedeniyle kritik bir öneme sahip olmakla birlikte, çevreye olumsuz etkileri nedeniyle değişik tartışmalara sebebiyet vermektedir. Bu çalışmada, Türkiye’ de kurulu bulunan 135 MW’ lık enerji üretim kapasitesine sahip fosil yakıtlı bir enerji santralinin işletme ve proses analizi yapılmış ve kritik operasyon parametrelerinden 19 adeti seçilerek güncel yapay zeka yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ile santralin modellemesi gerçekleştirilmiştir. Santralden elde edilen geçmiş döneme ait her bir parametreye ait 1440 adet proses verisi, veri madenciliği teknikleri ile harmanlanmış, işletmenin en önemli çıkış parametrelerinden biri olan ana buhar basıncı değerinin çeşitli yaklaşım ve denemelerle tahmin edildiği bir kestirim çalışması sunulmuştur. Çıkan sonuçlar, istatistiksel kestirim yöntemlerinden biri olan ve literatürde sıkça kullanılan Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Kök ortalama karesel hata yaklaşımı ve determinasyon katsayısı ile başarım takibi yapılan bu kestirim çalışmasında, sırasıyla, YSA modelinden elde edilen 0,994 ve 0,0039 değerlerinin, ÇDR modelinden elde edilen 0,970 ve 0,0172 değerlerine göre daha iyi başarım gösterdiği bulunmuştur. Ayrıca literatürdeki benzer bir çalışma ile karşılaştırma yapılarak, çalışmada seçilen giriş değişkenleri ve YSA model parametrelerinin çok başarılı olduğu gösterilmiştir.

Keywords

• artificial neural networks
• multiple linear regression
• power plants
• prediction
• enerji santralleri
• yapay sinir ağları
• çoklu doğrusal regresyon
• kestirim