Dr. Öğr. Üyesi Aykut Fatih GÜVEN’in Energy (Elsevier) dergisinde SCIE Q1 (CiteScore 15.3, Impact Factor of 9.0) kategorisinde yayınlanan en son makalesi erişime açılmıştır. Daha önce de SCIE kapsamındaki prestijli dergilerde çalışmalarını yayımlayan Dr. Güven, bu yeni araştırmasında hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin (HRES) hidrojen enerji depolama entegrasyonu ile optimizasyonunu ele almıştır.
Bu çalışmada, yeni Geliştirilmiş Yapay Tavşan Algoritması (EARO) kullanılarak yenilenebilir enerji sistemlerinin en uygun konfigürasyonu oluşturulmuş ve farklı optimizasyon teknikleriyle karşılaştırmalı analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışma, yenilenebilir enerji sistemlerinin optimizasyonunda yapay zeka ve meta-sezgisel algoritmaların etkin kullanımına önemli katkılar sunmaktadır.
🔍 Makale Başlığı: Optimal Configuration Framework of Hybrid Renewable Energy Technologies-Based Hydrogen Energy Storage System Assessment using Enhanced Artificial Rabbit Algorithm
📌 Çalışmanın Öne Çıkan Katkıları:
✅ Geliştirilmiş EARO, yenilikçi çaprazlama ve mutasyon mekanizmalarıyla optimize edilmiştir,
✅ Elit öğrenme stratejisi, optimizasyon sürecini hızlandırmıştır,
✅ Worst Guidance Strategy, keşif kabiliyetini artırmıştır,
✅ Dokuz ileri seviye optimizasyon algoritması ile kapsamlı karşılaştırmalar gerçekleştirilmiştir.
🔗 Makalenin Tam Metni: https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.135408
