Farklı Tip Güneş Kollektörlerinin Isıl Verim Değerlerinin Hesapsal Zekâ Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi - Daş, Mehmet; Akpınar, Ebru Kavak (Harran Üniversitesi, 2018)
Bu çalışmada güneş takip özelliğine sahip bir hava ısıtmalı güneş kollektörü (HIGK) ile azimut açısına göre sabitlenmiş hava ısıtmalı güneş kollektörü kullanılmıştır. Hareketli ve sabit olan HIGK’nin ısıl performansları deneysel olarak incelenmiştir. Havanın kollektörlere giriş ve çıkış sıcaklıkları, ışınım, kollektör yüzey sıcaklığı ve havanın kollektörlerden çıkış hızı ölçülmüştür. Yapılan ölçümlere dayalı olarak her iki kollektörün ısıl verimleri hesaplanmıştır. Elde edilen deneysel ısıl verim değerleri için lineer regresyon ve karar ağacı regresyon kullanılarak 2 farklı tahminsel model elde edilmiştir. Elde edilen deneysel ısıl verimler karşılaştırılmış, güneş takip özelliğine sahip HIGK’nin daha verimli çalıştığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak elde edilen 2 farklı tahminsel modelin hata oranları karşılaştırılmış ve lineer regresyonun daha az hatalı bir tahminsel model oluşturduğu gösterilmiştir.

In this study, an air heated solar collector (AHSC) with solar tracking feature and an air heated solar collector fixed with azimuth angle were used. The thermal performances of the moving and stationary AHSC have been experimentally investigated. The inlet and outlet temperatures of the air, the solar radiation, collector surface temperatures and the exit velocity of the air from the collectors are measured. The thermal efficiencies of both collectors were calculated based on the measurements made. Two different predictive models were obtained by linear regression and decision tree regression for the obtained experimental thermal efficiency values. The obtained experimental thermal efficiencies were compared and it was found that the AHSC with solar tracking function works more efficiently. As a result, the error rates of the two predictive models obtained are compared and linear regression has been shown to produce a less faulty predictive model.
Estimation of Thermal Efficiency Values of Different Type Solar Collectors by Using Computational Intelligence Methods