Implementation of fuzzy inference system and adaptive neuro fuzzy inference system for analysis of wind turbine efficiency / Rüzgar türbini verimliliğinin analizi için bulanık çıkarım sistemi ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sisteminin uygulanması
| dc.contributor.author | GÜLCAN İNCU ÖZCAN | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-01T06:48:31Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Bu çalışma rüzgar türbinlerinin performansını değerlendirmek için bir bulanık çıkarım sistemi (FIS) ve uyarlanabilir bir nöro-bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılmasını önermektedir. Rüzgar hızı, kanat uzunluğu ve diğer türbinlere olan mesafe gibi rüzgar türbini performansını etkileyen temel faktörler, veri analizi yoluyla belirlenir. Bu faktörlerin anlaşılması, türbin işletimi ve tasarımına ilişkin bilinçli karar vermeye olanak tanıyarak genel verimliliğin ve maliyet etkinliğinin iyileştirilmesine katkıda bulunur. Yazarlar, rüzgar türbinlerinin birden çok girdi ve çıktıya sahip karmaşık sistemler olduğunu ve bunun da geleneksel analiz yöntemlerini doğru sonuçlar vermede yetersiz kıldığını ileri sürüyorlar. FIS ve ANFIS, rüzgar türbini verilerindeki belirsizliği modellemek ve türbin verimliliğinin daha doğru bir şekilde değerlendirilmesini sağlamak için tasarlanmıştır. Bu çalışma, yaklaşımın etkinliğini Türkiye'deki bir rüzgar santralinden gerçek dünya verilerini kullanarak göstermektedir. Çalışma sonucunda FIS'in rüzgar türbini verimliliğini analiz etmek için umut verici bir araç olduğu ve rüzgar türbini sahlarının performansını iyileştirme potansiyeline sahip olduğu sonucuna varılıyor. Bu konuda çalışmamızdaki temel motivasyonumuz, müşterinin iki türbini daha fazla enerji üreteceği için değiştirme talebidir. Veri eksikliğinden dolayı bu durumu matematiksel olarak ifade edemesek de bu kararda kullanılacak değerli bilgiler paylaşılmıştır. Keywords: rüzgar türbini, bulanık çıkarım sistemi, uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi, yenilenebilir enerji, verimlilik This master thesis proposes the use of a fuzzy inference system (FIS) and an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to evaluate the performance of wind turbines. Key factors influencing wind turbine performance, such as wind speed, blade length and distance to other turbines are identified through data analysis. Understanding these factors allows for informed decision-making regarding turbine operation and design, contributing to improved overall efficiency and cost-effectiveness. Wind turbines are complex systems with multiple inputs and outputs, which makes traditional analysis methods insufficient to provide accurate results. The FIS and ANFIS are designed to model the uncertainty and imprecision in wind turbine data and provide a more accurate assessment of turbine efficiency. This study demonstrates the effectiveness of the approach by using real-world data from a wind farm in Turkey. The paper concludes that the FIS is a promising tool for analyzing wind turbine efficiency and has the potential to improve the performance of wind farms. Our main motivation in working on this subject is the request of the customer to replace two turbines as they will produce more energy. Although we cannot express this situation mathematically due to lack of data, valuable information to be used in this decision has been shared. Keywords: wind turbine, fuzzy inference system, adaptive neuro fuzzy inference system, renewable energy, efficiency | |
| dc.identifier.uri | https://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/614 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Yaşar Üniversitesi / YÜKSEK LİSANS | |
| dc.relation.ispartofseries | 822061Eliptik eğrilerin kriptografi ve kriptanaliz için büyük önemi vardır. Eliptik eğrilerdeki grup yasası nedeniyle eliptik eğri üzerindeki noktalar üzerinden özel bir toplama, dolayısıyla skaler çarpım yapılabilir. Hatta Montgomery merdiveni gibi skaler çarpma işlemini hızlandırmak için bazı yöntemler de vardır. Bu aritmetik hesaplamaların basit olmasına karşın çarpılan bir koordinatı çarpanlarına ayırmak zorlu bir problemdir. Kriptografi mühendisleri bu problemin zorluğuna güvenirler ve buna göre kriptografik algoritmalar geliştirirler. Kısa Weierstrass, Montgomery, Edwards ve Hessian eğrileri gibi birçok eliptik eğri eliptik eğri kriptografisinde kullanılabilir. Geliştirilen uygulamalara bağlı olarak aralarında avantaj ve dezavantajlar vardır. Bu tezde, isteğe bağlı özellikler alanı üzerinde tanımlanan tüm eliptik eğriler için tek koordinatlı toplama formüllerinin tüm istisnai durumların nasıl ele alınacağı gösterilmiştir. Bunlara dayanarak, bu tez, Brier ve Joye'nin ikiye katlama ve toplama formüllerini kullanarak tüm istisnaları verimli bir şekilde ele alarak kısa Weierstrass eliptik eğrileri üzerinde 4-yollu paralel ve SIMD uyumlu bir Montgomery merdiveni uygulaması sunar. Ayrıca, bu tez Montgomery merdiveni için biri 25519 asalı özelinde ve diğeri daha genel olmak üzere iki uygulama da sunulmuştur. There is great importance of elliptic curves for cryptography and cryptanalysis. Because of the group law on elliptic curves, a special addition, hence scalar multiplication, can be done over the points on the elliptic curve. Even there are some methods to accelerate the speed of scalar multiplication, such as the Montgomery ladder. These arithmetic calculations are straightforward; factoring the multiplied coordinate is a challenging problem. Cryptographic engineers rely on this difficulty of the problem and develop cryptographic algorithms. Multiple elliptic curves are suitable for use in elliptic curve cryptography, such as short Weierstrass, Montgomery, Edwards, and Hessian curves. There are advantages and disadvantages among them, depending on implementations. In this thesis, the single-coordinate addition formulas for all elliptic curves defined over a field of arbitrary characteristics have been shown how to handle all exceptional cases. Based on these, this thesis presents a 4-way parallel and SIMD-friendly Montgomery ladder step on the short Weierstrass form of elliptic curves using Brier and Joye's doubling and addition formulas by handling all exceptions efficiently. Furthermore, this thesis presents two implementations for the Montgomery ladder, one is 25519-prime specific, and the other one is more generic. | |
| dc.title | Implementation of fuzzy inference system and adaptive neuro fuzzy inference system for analysis of wind turbine efficiency / Rüzgar türbini verimliliğinin analizi için bulanık çıkarım sistemi ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sisteminin uygulanması | |
| dc.type | Master Thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| gdc.coar.type | text::thesis::master thesis | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | ac5ddece-c76d-476d-ab30-e4d3029dee37 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery | ac5ddece-c76d-476d-ab30-e4d3029dee37 |