Rüzgar enerjisi potansiyeli ve ekonomik analizinde Weibull dağılımının kullanımı
Using Weibull distribution in wind energy potential and economic analysis
Yazar: SEYİT AHMET AKDAĞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ÖNDER GÜLER
İstanbul Teknik Üniversitesi / Enerji Enstitüsü / Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Rüzgar türbinleri = Wind turbines ; Weibull dağılımı = Weibull distribution

Özet:
Su ve enerji kaynakların yönetimi ve verimli şekilde kullanılması günümüzün önemli sorunlarından bir tanesidir. Enerji tüketiminin hızlı artmasına rağmen enerji kaynakları miktarı ve çeşitliliği bakımından kendine yeterli ülke sayısı yok denecek kadar azdır. Bu da enerji ticaretinin gelişmesine ve güvenliği konusuna verilen önemi artırmaktadır. Bu nedenle günümüzde enerji konusu devletlerin uluslararası politikalarını belirlemesinde etkili olan en önemli öğelerden biri durumuna gelmiştir. Fosil kökenli enerji kaynaklarının kullanılması sonucu büyük miktarda sera gazı emisyonu uzun yıllar atmosfere verilmiştir. Bununda etkisi ile küresel ısınma, hava kalitesinde bozukluklar, su kaynaklarının kirlenmesi gibi durumlar ortaya çıkmıştır. Petrol krizleri sonucunda gelişen arz güvenliği kavramı, 1980'lerden itibaren ise temiz çevreye verilen önemin artması, Rio Sözleşmesi, Kyoto Protokolü, AB'nin direktiflerinin etkisi ile yenilenebilir enerji kaynakları konusunda yapılan çalışmalar bu konudaki teşviklerin de etkisi ile artmıştır. Rüzgar enerjisi yenilenebilir enerji kaynaklarında biridir.Bu çalışma kapsamında, Çanakkale bölgesindeki rüzgar enerjisinin potansiyeli Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü'nün (DMİ) 2001-2006 yılları arasında 10 metre yükseklikte ölçülen saatlik ortalama rüzgar şiddeti verileri kullanılarak Weibull dağılımı ve gerçek zaman serisi analizi ile incelenmiştir. Weibull parametreleri aylık, mevsimsel ve yıllık bazda 3 farklı yönteme göre hesaplanmış hata analizi sonuçlarına göre hangi yöntemin kullanılması gerektiği seçimi yapılmıştır. Seçilen 1000, 1300, 2000 ve 2300 kW'lık 4 türbinin, toplam 6 farklı göbek yüksekliğinde, 13 farklı durumu için kapasite faktörleri sonuçları karşılaştırılmış ve üretim maliyeti en düşük çıkan türbin için yıllık ve mevsimsel bazda kapasite faktörü değerleri hesaplanmıştır.

Abstract:
The management of water and energy sources and their productive usage is one of the vital problems of today. Although energy consumption increases rapidly, there are really few countries which have enough energy sources in terms of amount and diversity of energy sources. This increases the importance of security of energy trading. Thus, today the subject of energy has been one of the most significant components, effective in determining international policy of nations. A huge amount of green house gas emission has been let go to the atmosphere for many years, with the result of usage of the fossil fuels. So the global warming, the poor quality of air, the pollution of water sources and such problems have appeared. The studies made in the field of renewable energy sources have been encouraged with the oil crisis, the increase of importance for a clean environment since 1980s, the effect of the Rio, Kyoto protocol and directive of European Union. One of the significant renewable energy source is wind energy. Wind energy is generally used renewable energy source recently.Within the scope of this study, wind energy potential of Çanakkale region has been analyzed using Weibull distribution and real time series analysis, making use of hourly average wind data of State Meteorological Works General Directorate (SMW) measured in 10 m height between 2001 and 2006. Weibull parameters have been calculated using 3 different methods based on monthly, seasonally and yearly data, and the method to be used has been selected according to R2 and RMSE analysis. Capacity factor results of 4 selected turbines with 1000, 1300, 2000 and 2300 kW with 6 different hub height have been calculated according to 13 different positions. Yearly and seasonally capacity factor values have been calculated for the turbine with the lowest production cost.