Uzun dönem rüzgâr hızı tahmininde yapay sinir ağlarının kullanımı ve performans incelemesi
Usage and performance investigation of artificial neural networks in long-term wind speed prediction
Yazar: MUSTAFA ALTINSOY
Danışman: PROF. DR. GÜNGÖR BAL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Enerjinin mümkün olduğu sürece yenilenebilir kaynaklardan sağlanması sürdürülebilir kalkınmanın en önemli gerekliliklerindendir. Rüzgâr enerjisi, mevcut potansiyel bakımından Türkiye coğrafyasında önemli bir yere sahiptir. Ülkemizde tüketilen enerjinin önemli bir kısmı fosil yakıtlarla ve ithal edilen kaynaklarla sağlanmaktadır. Bu durum, ülkemizi stratejik ve ekonomik olarak olumsuz etkilemektedir. Tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de yenilenebilir enerji yatırımları artmaktadır. Yenilenebilir enerji potansiyellerinin doğru bir şekilde belirlenmesi, yatırımın atıl konuma düşmesini önleyecektir. Bu çalışmada Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü'nden temin edilen geçmişe dönük 30 yıllık rüzgâr hızı, nem, basınç, sıcaklık ve yağış miktarı verilerini kapsayan meteorolojik veri seti kullanılmıştır. Bu veri setiyle Ankara ilinde bulunan örnek ilçeler için rüzgâr hızı tahmini yapılmıştır. Matlab'da YSA modellerini oluşturmak için farklı yapay sinir ağı öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Anlık rüzgâr hızı tahmininin sonuçlarına bakıldığında; test verileri için ortalama mutlak yüzdesel hata (OMYH) Çubuk için %8,52, Keçiören için %7,71, Gölbaşı için %8,89, Kızılcahamam için %7,27, Elmadağ için %6,09, Polatlı için %6,92, Bala için %8,18, Şereflikoçhisar için %7,50 ve Haymana için %7,85 şeklinde bulunmuştur. Gelecek dönem rüzgâr hızı tahmin sonuçlarına bakıldığında; test verileri için ortalama mutlak yüzdesel hata (OMYH) Çubuk için %9,48,  Keçiören için %7,77, Polatlı için %7,88, Bala için %6,83, Şereflikoçhisar için %8,02 ve Haymana için %5,41 şeklinde bulundu. Sonuçlar, benzer çalışmalarla karşılaştırıldığında rüzgâr hızının, yılın ayı, sıcaklık, basınç, bağıl nem ve yağış miktarı verilerinden tahmin edilebileceğini göstermektedir.

Abstract:
Supplying energy from renewable sources as long as possible is one of the most important requirements for sustainable development. Wind energy has an important role in Turkey in terms of the existing potential. A significant part of the consumed energy in our country is supplied by fossil fuels and imported sources. This situation adversely affects our country in terms of strategical and economical manner. As in all over the world, renewable energy investments are also increasing in our country. The correct determination of renewable energy potentials will prevent the investment to fall into an idle position. In this study, the meteorological dataset containing past 30 years data of wind speed, humidity, pressure, temperature and precipitation obtained from the Turkish State Meteorological Service are used. Wind speed estimation is studied for sample districts located in the Ankara city using this data set. In Matlab, different artificial neural network learning algorithms have been used to construct the ANN models. In case of looking at the results of the instantaneous wind speed prediction; the mean absolute percentage errors (MAPE) for testing data were found as %8,52 (for Çubuk), %7,71 (for Keçiören), % 8,89 (for Gölbaşı), %7,27 (for Kızılcahamam), %6,09 (for Elmadağ), %6,92 (for Polatlı), %8,18 (for Bala), %7,50 (for Şereflikoçhisar) and %7,85 ( for Haymana). In case of looking at the results of the future-term wind speed prediction; the mean absolute percentage errors (MAPE) for testing data were found as %9,48 (for Çubuk), %7,77 (for Keçiören), %7,88 (for Polatlı), %6,83 (for Bala), %8,02 (for Şereflikoçhisar) and %5,41 ( for Haymana). In case of comparing the results with the similar studies, it is shown that wind speed can be predicted using the data set containing month, temperature, pressure, relative humidity and precipitation data.