Rüzgâr türbininde üretilen gücün yapay sinir ağı kullanılarak modellenmesi
Modeling of power generated in wind turbine using artificial neural networks
Yazar: MEHMET ÇİFT
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT YANIKTEPE
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Rüzgar enerjisi = Wind energy

Özet:
Enerji, insanlık tarihi boyunca yaşamın sürdürülebilmesi için faydalanılan en önemli kaynaklardan bir tanesi olup son yıllarda enerjiye olan talep oldukça artmıştır. İnsanlık, enerji ihtiyacını karşılamak üzere ilk olarak karbon temelli enerji kaynaklarından faydalanmıştır. Karbon temelli fosil yakıtlarının tükeniyor olması ve çevreye verdiği zararların ortaya çıkması ile temiz enerji kaynaklarına yönelim gün be gün artmıştır. Bu kaynakların yenilenebilir olması ve çevreye en az zarar vermesi ise başlıca tercih edilebilir avantaj olarak değerlendirilmektedir. Rüzgâr enerjisi yenilenebilir enerji kaynakları arasında en fazla faydalanılan bir enerji çeşididir. Herhangi bir konuma rüzgâr santrali kurulmadan önce planlamanın yapılabilmesi için o konum için fizibilite çalışmalarının önceden yapılması gerekmektedir. Temel olarak herhangi bir konuma santral kurulumundan önce ilk olarak hedef konumun rüzgâr potansiyelinin tespit edilmesi gerekmektedir. Rüzgâr potansiyelinin belirlenmesinde en çok kullanılan yöntem ölçüm yöntemleri olup maliyetli ve uzun sürmesi dezavantajlarından dolayı yeni tahmin yöntemleri geliştirilmiştir. Günümüzde en sık 
faydalanılan yeni yöntemlerden birisi yapay zekâ temelli yöntemlerdir. Yapay Sinir Ağları (YSA) ise bu alanda en fazla tercih edilen yöntemlerin başında gelmektedir. Bu çalışmada YSA kullanılarak Osmaniye ili Bahçe ilçesinde faaliyet gösteren Zorlu Enerji grubuna ait Gökçedağ Rüzgâr Santralinden alınan saatlik türbin verileri yardımıyla hedef türbinin ve bölgenin rüzgâr gücü potansiyeli tahmin edilmiştir. İlk olarak veri tabanlı uygulanan süreçler yardımıyla, rüzgâr hızı verisi dahil ve hariç 
tutularak YSA modellerinde kullanılmak üzere özellik temelli 8 farklı veri grubu oluşturulmuştur. Ardından tahmin modellerinde kullanılacak YSA mimari yapısını, hedef veri setine göre optimize etmek amacıyla hiperparametre seçim süreci uygulanmıştır. Belirlenen girdi gruplarına dayalı tahmin modelleri geliştirilmiş ve hız tabanlı modellerin daha iyi tahmin kesinliğine ulaştığı görülmüştür. Hız tabanlı modellerin dördünde, R2 = 0.97 ile üretilen gücü gerçeğe oldukça yakın bir oranda tahmin edildiği görülmüştür. Bu modeller arasında Rüzgâr Hızı ve Sıcaklık verisinin birlikte kullanıldığı MDL-6 modeli diğer modellere göre daha üstün bir başarı oranına ulaşmıştır.

Abstract:
Energy is one of the most important resources used to sustain life throughout human history, and the demand for energy has increased considerably in recent years. Humanity first benefited from carbon-based energy sources to meet its energy needs. With the depletion of carbon-based fossil fuels and the emergence of their damage to the environment, the orientation to clean energy sources has increased day by day. The fact that these resources are renewable and cause the least damage to the environment is considered as the main preferable advantage. Wind energy is one of the most widely used renewable energy sources. Before a wind-based power plant is installed at any location, feasibility studies for that location should be done in advance so that planning can be done. Basically, before installing a power plant in any location, the wind potential of the target location should be determined first. The most widely used method in determining the wind potential is measurement methods, and new estimation methods have been developed due to the disadvantages of costly and long duration. One of the most frequently used new methods today is artificial intelligence-based methods.  Artificial Neural Networks (ANN) is one of the most preferred methods in this field. In this study, the wind power potential of the target turbine and the region was estimated with the help of hourly turbine data obtained from Gökçedağ Wind Power Plant belonging to Zorlu Energy group operating in Bahçe district of Osmaniye province using ANN. First, with the help of data-based processes, 8 different feature-based data groups were created to be used in ANN models, including and excluding wind speed data. Then, the hyperparameter selection process was applied in order to optimize the ANN architecture to be used in the prediction models according to the target data set. Prediction models based on the specified input groups have been developed and it has been seen that rate-based models have better estimation precision. In all four of the velocity-based models, it was observed that the power generated with R2 = 0.97 was estimated at a fairly close to reality ratio. Among these models, the MDL-6 model, in which Wind Speed and Temperature data are used together, has achieved a superior success rate compared to other models.