INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN RENEWABLE ENERGY AND AIR POLLUTION USING A MACHINE LEARNING ALGORITHM

Zihni Alp ÇEVİK; Abdurrahman ÖZBEYAZ; Yavuz DEMİRCİ

Makale detayları

INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN RENEWABLE ENERGY AND AIR POLLUTION USING A MACHINE LEARNING ALGORITHM

Yazarlar:

Zihni Alp ÇEVİK | Abdurrahman ÖZBEYAZ | Yavuz DEMİRCİ

Yayıncı:

Süleyman Demirel University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Yekarum 2022 Vol.7 Issue 1, pp.23-32

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2022

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000694303

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

1309-9388

Özet:

 

Today, renewable energy sources have become very important. According to some predicted data, the rate of solar energy usage will increase instead of conventional energy by 2025. It is known that environmental factors are also effective in the loss of solar power plants. Air pollution can be measured with different parameters. Some of these parameters are dust emission and sulfur. PM10 stands for particulate matter and SO2 stands for sulfur dioxide.In particular, the extent to which air pollution affects solar energy efficiency has been the subject of research. The presence of air pollution can be measured by various parameters. Some of these parameters are dust emission and sulfur. PM10  refers to dust particles formed in the atmosphere at a size of 10 microns, and SO2 refers to harmful gases formed in the air as a result of fossil fuels. In this study; the relationship between the daily electric energy values obtained from a solar power plant located in Adıyaman province and PM10 and SO2 air pollution parameters measured daily was investigated by decision trees regression method. In the developed model, PM10, SO2, PM10Total, SO2 Total, PM10 Monthly Average and SO2 Monthly Average were used as inputs, and daily generated electric power was employed as output. The data were for 2018. In the regression analysis, a model relationship was tried to be established between air pollution and electricity energy produced. In the study, the correlation coefficient was 0.81; the mean absolute error was 665 kW, and the root mean square error was 852 kW. As a result, in this study, a significant but not much relationship between air pollution and energy efficiency obtained from the solar power plant has been demonstrated.

 

Günümüzde yenilebilir enerji kaynakları çok önemli hale gelmiştir. Bazı tahmini verilere göre2025 yılına kadar geleneksel enerji yerine güneş enerjisi kullanım oranı artacaktır. Güneş enerjisi santrallerindeki kayıpların yaşanmasında çevresel faktörlerin de etkili olduğu bilinmektedir. Hava kirliliği farklı parametreler ile ölçülebilmektedir. Bu parametrelerden bazıları ise toz emisyonu ve kükürttür. PM10 partikül maddeyi, SO2 ise kükürt dioksiti ifade etmektedir. Özellikle güneş enerjisi ile hava kirliliğinin arasındaki ilişkide güneş enerjisi veriminin etkilenme ölçüsü  araştırma konusu olmuştur. Bu amaçla; bu çalışmada Adıyaman ilinde konumlu bir güneş enerjisi santralinden günlük olarak elde edilen elektrik enerjisi değerleri ile günlük ölçülen PM10 ve SO2 hava kirliliği verileri arasındaki ilişki makine öğrenmesi yöntemi ile araştırılmıştır. Yapılan regresyon çalışmasında, 2018 yılına ait PM10, SO2, PM10Toplamı, SO2Toplamı, PM10AylıkOrtalaması, SO2 Aylık Ortalaması değerleri giriş olarak, Adıyaman ilinde kurulu bir güneş enerji santralinde günlük olarak üretilen elektrik enerjisi verileri çıkış olarak kullanılmıştır. Makine öğrenmesi  analizinde, hava kirliliği ile üretilen enerji arasında model bir ilişki kurulmaya çalışılmıştır. Çalışmada korelasyon katsayısı 0.81, ortalama mutlak hata 665 kW ve karekök ortalama hata 852 kW olarak elde edilmiştir. Sonuç olarak bu çalışmada hava kirliliği ile güneş enerji santralinden elde edilen enerji verimliliği arasında az bir miktarda olsa anlamlı bir ilişkinin varlığı ortaya konmuştur.

Makale detayları

INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN RENEWABLE ENERGY AND AIR POLLUTION USING A MACHINE LEARNING ALGORITHM

Yazarlar: Zihni Alp ÇEVİK | Abdurrahman ÖZBEYAZ | Yavuz DEMİRCİ

Yayıncı: Süleyman Demirel University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Yekarum 2022 Vol.7 Issue 1, pp.23-32

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 8/2022

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000694303

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 1309-9388

Sayı

Yazarlar:

Zihni Alp ÇEVİK | Abdurrahman ÖZBEYAZ | Yavuz DEMİRCİ

Yayıncı:

Süleyman Demirel University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Yekarum 2022 Vol.7 Issue 1, pp.23-32

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2022

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000694303

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

1309-9388