-
شماره ركورد
27327
-
پديد آورنده
مريم يعقوبي راد
-
عنوان
پتانسيل سنجي و طراحي نيروگاه هاي بادي براي منطقه سيستان و بلوچستان با استفاده از روش يادگيري ماشين با رويكرد فني - اقتصادي
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي سيستم هاي انرژي
-
سال تحصيل
1398-1401
-
تاريخ دفاع
1401/06/14
-
استاد راهنما
ابوالفضل احمدي - ميثم فرج الهي
-
دانشكده
فناوري هاي نوين
-
چكيده
توسعه مزارع بادي مستلزم ارزيابي دقيق از پتانسيل باد در طولاني مدت است. بدين منظور بايد بتوان با استفاده از داده هاي موجود و تحليل آن ها، الگوريتم هاي مناسبي براي انتخاب مكان هاي بهينه پياده سازي كرد. يكي از موضوعات جذاب و رو به رشد در اين زمينه استفاده از روش يادگيري ماشين است كه زير مجموعه اي از هوش مصنوعي مي باشد. در مطالعه حاضر شش شهر در استان سيستان و بلوچستان از نظر پتانسيل باد براي احداث نيروگاه مورد بررسي قرار گرفته اند. در اين ارزيابي ابتدا با استفاده از مجموعه داده هاي سرعت باد تاريخي و با به كارگيري الگوريتم هاي MLP، LSTM، GRU، CNN، CNN-LSTM ميزان سرعت باد در اين مناطق در ده سال آينده به طور ماهانه پيش بيني شده است. سپس عملكرد هر يك از الگوريتم ها با سه پارامتر ارزيابي RMSE، MAE و MAPE مورد مقايسه قرار گرفته است. در ادامه با الگوريتم بهينه براي هر شهر ميزان سرعت و چگالي انرژي باد براي سال2022 تا 2031 محاسبه گرديده است. با توجه به نتايج به دست آمده شهر زابل به عنوان مكاني كه از شرايط نسبي بهتري براي توليد انرژي به منظور احداث نيروگاه بادي برخوردار است، انتخاب گرديد. اين شهر ساليانه قابليت توليد انرژي به ميزان [kWh/m^2 ]3160/90 را به طور ميانگين دارد. همچنين با فرض احداث يك نيروگاه 100 مگاواتي در اين منطقه، اين نيروگاه ساليانه قادر به توليد 172/88 گيگاوات ساعت انرژي مي باشد. از نقطه نظر اقتصادي نيز، احداث اين نيروگاه به دليل هزينه خريد تضميني برق پايين توجيه مالي ندارد و در طول عمر اين نيروگاه هزينه سرمايه اوليه به سرمايه گذار برنخواهد گشت. بنابراين با توجه به ضرورت استفاده از نيروگاه هاي تجديدپذير در كشور ميتوان با اقداماتي نظير دادن مشوق هاي دولتي، كم كردن هزينه هاي نصب توربين و بالا بردن قيمت خريد برق از نيروگاه ها، مدت زمان بازگشت سرمايه را بهبود بخشيد. هزينه برق تراز شده در اين شهر نيز 0/186 دلار بر كيلووات ساعت محاسبه گرديد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1401/08/16
-
عنوان به انگليسي
Estimation of wind power potential and design of wind power plants in Sistan and Baluchestan province based on machine learning with the techno-economy approach
-
تاريخ بهره برداري
9/5/2023 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
مريم يعقوبي راد
-
چكيده به لاتين
The development of wind farms requires a careful assessment of wind potential in the long term. For this purpose, it should be possible to implement suitable algorithms for choosing optimal locations by using the available data and analyzing them. One of the interesting and growing topics in this field is machine learning, which is a subset of artificial intelligence. In the present study, six cities in Sistan and Baluchistan province have been investigated in terms of wind potential for power plant construction. In this evaluation, firstly, by using the historical wind speed dataset and by using MLP, LSTM, GRU, CNN, and CNN-LSTM algorithms, the wind speed in these areas in the next ten years is predicted monthly. Then, the performance of each algorithm has been compared with three evaluation parameters: RMSE, MAE, and MAPE. In the following, the speed and density of wind energy for the years 2022 to 2031 have been calculated for each city with the optimal algorithm. According to the obtained results, the city of Zabol was chosen as a place that has relatively better conditions for energy production to build a wind power plant. This city has the ability to produce energy at the rate of 3160.90 [kWh/m2] annually. Also, assuming the construction of a 100 MW power plant in this area, this power plant is able to produce 172.88 gigawatt-hours of energy annually. From an economic point of view, the construction of this power plant is not financially justified due to the low electricity purchase cost, and during the lifetime of this power plant, the initial capital cost will not return to the investor. Therefore, due to the necessity of using renewable power plants in the country, it is possible to improve the payback period by taking measures such as giving government incentives, reducing the costs of installing turbines, and raising the price of purchasing electricity from power plants. The levelised cost of electricity in this city was also calculated as 0.186 dollars per kilowatt hour.
-
كليدواژه هاي فارسي
يادگيري ماشين , سرعت و چگالي انرژي باد , پتانسيل سنجي فني - اقتصادي , شبكه عصبي مصنوعي , شبكه عصبي بازگشتي , شبكه كانولوشني , سيستان و بلوچستان
-
كليدواژه هاي لاتين
Machine Learning , Sistan and Baluchestan Province , Wind Speed and Energy Density , Techno-economic Feasibility Assessment , Artificial Neural Network , Recurrent Neural Network , Convolutional Neural Network
-
Author
Maryam Yaghoubirad
-
SuperVisor
Dr.Abolfazl Ahmadi - Dr.Meisam Farajollahi
-
لينک به اين مدرک :