Design of Wind Farm Layout Using a Genetic Algorithm

dc.contributor.advisor Reşat, Hamdi Giray
dc.contributor.author Güler, Hasibe Nur
dc.date.accessioned 2023-06-16T12:27:59Z
dc.date.available 2023-06-16T12:27:59Z
dc.date.issued 2022
dc.description.abstract Sürdürülebilirlik problemleri ele alındığında, mevcut enerji yönetim sistemlerinde yenilenebilir enerji kullanımı çok daha fazla önem kazanmaktadır. Bu eğilim, Avrupa genelinde rüzgar santrali projelerinin artan şekilde uygulanmasına yol açmaktadır. Bu nedenle, potansiyel rüzgar santralleri için çeşitli hedeflerin (toplam üretilen güç, toplam yatırım maliyetleri, üretim verimlilikleri gibi) optimize edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, belirli bir alanda rüzgar çiftliği yerleşimi optimize edilerek birim güç başına toplam yatırım maliyetinin minimize edilmesi amaçlanmıştır. Elde edilen çözüm setleri literatürdeki diğer iki çalışma ile karşılaştırılarak paydaşların karar destek sistemlerinde kullanılmak üzere bazı önemli sonuçlar paylaşılmıştır. Genetik algoritma kullanılarak bir çözüm seti elde etmenin verimliliği ve koordinat yöntemini kullanmanın avantajları detaylı olarak araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre birim güç başına maliyet % 13,74'e kadar düşürülmüştür ve koordinat yöntemi kullanılarak sağlanan esnek yerleşim ile 40 türbinin yerleşimi başarıyla sağlanmıştır. en_US
dc.description.abstract The usage of renewable energy gains importance in current energy management systems when sustainability issues are considered. This conversion trend leads to increasing implementation of wind farm projects throughout Europe. Therefore, while optimizing such systems, getting a threshold between different objective functions (like total produced power capacities; total investment costs; production efficiencies; etc.) plays a significant role for restricted application areas. In this study, it is aimed to minimize the total investment cost per unit power by optimizing the wind farm layout in a certain area. By comparing obtained solution sets with the other two benchmark studies in the literature, some important outcomes are shared to be used in decision support systems of stakeholders. The efficiency of obtaining a solution set by using a genetic algorithm and the advantages of using the coordinate method are investigated in detail. Based on the obtained results, the cost per unit power is reduced up to 13,74% and the placement of 40 turbines is successfully satisfied with the flexible layout provided by using the coordinate method. en_US
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=5XiSE4yCP_gmnukpMEp65fAghbDRDdVNUdUZ1zARgcRrTxiA0DxvHOAUVgIpL6iA
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14365/179
dc.language.iso en en_US
dc.publisher İzmir Ekonomi Üniversitesi en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Endüstri ve Endüstri Mühendisliği en_US
dc.subject Industrial and Industrial Engineering en_US
dc.title Design of Wind Farm Layout Using a Genetic Algorithm en_US
dc.title.alternative Genetik Algoritma Kullanarak Rüzgar Santrali Yerleşimi Dizaynı en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.author.institutional Güler, Hasibe Nur
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::thesis::master thesis
gdc.description.department İEÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı en_US
gdc.description.endpage 69 en_US
gdc.description.publicationcategory Tez en_US
gdc.description.scopusquality N/A
gdc.description.startpage 1 en_US
gdc.description.wosquality N/A
gdc.identifier.yoktezid 719875 en_US
gdc.virtual.author Reşat, Hamdi Giray
relation.isAuthorOfPublication 44a80b61-cea8-4681-b3c5-e8d54587b584
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 44a80b61-cea8-4681-b3c5-e8d54587b584
relation.isOrgUnitOfPublication bdb88a44-c66f-45fd-b2ec-de89cb1c93a0
relation.isOrgUnitOfPublication 26a7372c-1a5e-42d9-90b6-a3f7d14cad44
relation.isOrgUnitOfPublication e9e77e3e-bc94-40a7-9b24-b807b2cd0319
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery bdb88a44-c66f-45fd-b2ec-de89cb1c93a0

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
179.pdf
Size:
2.2 MB
Format:
Adobe Portable Document Format