Summary: | 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.
|