GCRIS :: Search

Yenilenebilir enerji teknolojileri, fosil yakıtlara güvenin azalması, iklim değişimlerinin etkisini azaltması gibi sebeplerden dolayı son birkaç 10 yıldır önem kazanmıştır. Güneş, rüzgar ve su gibi yenilenebilir kaynaklar temiz ve sürdürülebilirdir. Bu teknolojiler son yıllarda önemli derecede dikkatleri üzerine çekmiştir. Yenilenebilir enerji teknolojileri birçok avantajlara sahip olmalarına rağmen fosil yakıtlarına göre oldukça düşük verimlere sahip olmaları önemli bir dezavantajdır. Sonuç olarak, yenilenebilir enerji sistemleri, fosil-yakıt temelli sistemlerin ürettiği miktardaki bir enerjiyi üretmek için daha fazla yere ve kaynağa ihtiyaç duyarlar. İlave olarak, yenilenebilir enerji sistemlerinin verimi hava ve diğer çevresel koşullara bağlı olarak değişebilir. Örnek olarak, güneş panelleri bulutlu günlerde daha az etkiliyken rüzgar türbinleri de sakin (rüzgarsız) havada daha az etkilidir. Bu durumlar yenilenebilir enerji sistemlerinin üreteceği enerji miktarını tahmin ve kontrol etmeyi zorlaştırabilir. Bu durum yenilenebilir enerji sistemlerinin şebekeye entegrasyonunu zorlaştırabilecektir. Maksimum güç noktası takip (MPPT) tekniklerinin kullanılmasıyla verimle ilgili problemlerin üstesinden gelinebilir. Bu teknikler, maksimum güç noktasında veya en çok gücü üreteceği noktada çalışmayı sağlayarak yenilenebilir enerji sistemlerinin performansını optimize etmek için kullanılır. Birkaç çeşit maksimum güç noktası izleme (MPPT) tekniği vardır, fakat genel olarak üç kategoride sınıflandırılırlar. : Basit, Yapay zeka (AI) ve hibrit. PO ve IC gibi basit MPPT teknikleri en temel olanlardır ve MPPT'de oldukça fazla kullanılır. Bu teknikler, maksimum güç noktasını sağlamada sistemin çalışma koşullarını sürekli olarak ayarlamak için oldukça basit algoritmalar kullanırlar. PSO ve ANN gibi AI-temelli MPPT teknikleri, yenilenebilir enerji sistemlerinin performansını optimize etmek için ileri algoritmalar ve makine öğrenme teknikleri kullanır. Bu teknikler çevresel koşulların değişimine kendilerini uyarlayabilir ve gerçek zamanda sistemin çalışma koşullarını sürekli olarak ayarlayabilirler. ANFIS ve PSO&PO gibi hibrit MPPT teknikleri, basit ve AI-temelli tekniklerinin bir birleşimidir. Bu teknikler maksimum güç noktasını hızlıca takip etmek için basit algoritmalar kullanır ve daha sonra gerçek zamanda sistemin çalışma koşullarının ince ayarı için AI-temelli teknikler kullanırlar. Hibrit enerji (güneş ve rüzgar) sistemleri için basit, AI, ML ve hibrit MPPT tekniklerinin karşılaştırmalı analizi bu tezde sunulmuştur. MPPT algoritmaları, verim, yerleşme zamanı, MPPT noktasında salınım ve algoritma karmaşıklığı gibi farklı metriklere dayanan verilere göre sıralanmıştır. PV sistem için, hibrit ve konvansiyonel tekniklere göre AI-temelli teknikler en iyi performansı göstermiştir. Rüzgar sistemi için ise, konvansiyonel ve AI tekniklerinin faydalarını birleştiren hibrit teknikler en iyi sonucu göstermiştir.

The food crisis in 2008 clearly shows the importance of productivity in agriculture. This topic has recently become even more important since the countries are obliged to decrease their agricultural protection due to WTO rules which have an important effect on crop prices. As the global land area for agricultural production remains fixed, it is important to investigate how responsive productivity is to price changes. In this study, price responsiveness of yield is investigated by using balanced panel data from 15 provinces in Turkey. The results from a fixed effects model that controls for unobserved heterogeneity indicate that the relative prices of wheat to barley and wheat to fertilizer are important factors to determine productivity. The coefficients for the price of other crops as well as price of inputs, and average April and May rainfall are also found to be significant determinants of productivity.

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results