Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Abstract
Yüksek Lisans TeziDünyada fosil kaynakların azaldığı ve karbon emisyonlarının günden güne arttığı bu süreçte yeşil enerjinin önemi, özellikle rüzgar enerjisinin önemi her geçen gün artmaktadır. Rüzgar türbinlerinin yaygınlaşması hem karbon ayak izini azaltacak hem de dış kaynaklara olan bağımlılığı azaltacaktır. Rüzgar türbinlerinin kurulu gücünün artması için sadece kurulum maliyetlerinin değil aynı zamanda işletme maliyetlerinin de azalması oldukça önemlidir. İşletme maliyetleri içerisindeki en büyük oran servis bakım maliyetlerine aittir. Servis bakım maliyetlerinin azaltılmasındaki en önemli yaklaşımlardan biri ise önleyici bakım faaliyetleri olmaktadır. Önleyici bakım faaliyetleri ile arıza gelmeden yapılacak türbin duruşları ile üretim kayıplarının mümkünse olmaması ya da en alt seviyede sınırlandırılması hedeflenir. Bu çalışmada işletme süresinde oluşabilecek hidrolik arızaları önceden tahmin eden yapay sinir ağları tabanlı algoritmalar kullanılmıştır. Bu amaçla hidrolik sistemlerin bağlantılı olduğu ekipmanlar ve sensörler göz önünde bulundurularak türbin SCADA sistemi üzerinden 2 senelik veriler derlenmiştir. Çalışma WEKA programı ile yürütülmüş olup Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Function Classfier (RBF Classfier), SMOreg (Support Vector Machines for Regression) algoritmaları mukayese edilerek yürütülmüştür. Çalışma neticesinde MLP algoritması verilerin yüzdesel olarak ayrılması metodu ile %66 eğitim, %33 test olarak ayrılmıştır ve yüzde 96,32 oranında başarılı tahminler yaptığı görülmüştür.In the current context where fossil resources are diminishing globally and carbon emissions are increasing daily, the importance of green energy, particularly wind energy, is growing significantly. The increasing of wind turbines will not only reduce the carbon footprint but also decrease dependence on external resources. To increase the installed capacity of wind turbines, it is crucial to reduce not only installation costs but also operational costs. The largest proportion of operational costs is service and maintenance costs. One of the most critical approaches to reducing service and maintenance costs is preventive maintenance activities. The objective of preventive maintenance activities is to minimize or ideally eliminate production losses through scheduled turbine shutdowns before failures occur. In this study, artificial neural network-based algorithms that predict potential hydraulic failures during the operational period was utilized. For this purpose, data from the turbine SCADA system over a period of two years, considering the equipment and sensors connected to hydraulic systems, were compiled. The study was conducted using the WEKA program, comparing Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Function Classfier (RBF Classfier), SMOreg (Support Vector Machines for Regression) algorithms. Result of the study, the MLP algorithm was applied with a percentage split of 66% for training and 33% for testing, achieving a prediction accuracy of 96.32%.Bu tez çalışması Necmettin Erbakan Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi tarafından 23YL19008 nolu proje ile desteklenmiştir
