Rüzgar parametrelerinin değişiminin izlenmesi ve yapay zeka algoritmaları kullanılarak tahmini
Monitoring of the change of wind parameters and estimation using artificial intelligence algorithms
Yazar: ALPER KEREM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SAYGIN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Rüzgar anlık değişim gösterebilen kesikli bir yapıya sahiptir. Bu sebeple rüzgar hızı ve rüzgar gücü tahmin işlemlerinin doğru yapılabilmesi bir hayli zor olmaktadır.  Rüzgar hızı ve rüzgar gücünün doğru tahmini rüzgar tarlalarının konumunun belirlenmesi, enerji birim maliyetinin önceden şekilllenmesi, verimli enerji yatırımları, şebeke güvenliği vb. gibi nedenlerden dolayı hayati öneme sahiptir. Bu amaçla, bu çalışmada rüzgar hızı ve rüzgar gücü tahmin çalışmaları için doğruluk oranı yüksek, hızlı ve kararlı çalışan yeni bir tahmin modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmaya Yapay Sinir Ağlarının (Artifical Neural Networks, YSA) literatürde yer alan bazı meta-sezgisel algoritmalar ile (Evrimsel Strateji (Evolutionary Strategy, ES), Genetik Algoritma (Genetic Algorithm, GA), Karınca Kolonisi Optimizasyonu (Ant Colony Optimization, ACO), Olasılık Tabanlı Artımlı Öğrenme (Probability Based Incremental Learning, PBIL), Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) ve Radyal Hareket Optimizasyonu (Radial Movement Optimization, RMO)) eğitilmesiyle başlanmıştır. İkili oluşturulan her bir modelin başarısı grafiklere dökülerek kayıt altına alınmıştır.  Doğruya en yakın tahmini yapabilmek ve sistem kararlılığını artırabilmek için bu kez PSO ve RMO kullanılarak yeni bir meta-sezgisel melez model geliştirilmiş ve YSA'nın eğitimi bu yeni model ile gerçekleştirilmiştir. Uygulama kısmında ise iki farklı illerdeki Rüzgar Ölçüm İstasyonlarından (RÖİ-1: 63m ve RÖİ-2: 60,3 m) temin edilen gerçek veriler kullanılmıştır. Veri setleri, rüzgar hızı ve rüzgar gücü tahmin işlemleri için iki ana grupta incelenerek her grup kendi içinde farklı senaryolara ayrılmıştır. Oluşturulan modelin kullanım kolaylığı açısından kullanıcı ara yüzü MATLAB/ App Designer (R2017b) programında tasarlanarak tüm sistem görsel hale getirilmiştir. PSO+RMO ile eğitilmiş YSA'nın başarısı diğer tüm ikili melez modellerin (ES ile eğitilmiş YSA, GA ile eğitilmiş YSA, ACO ile eğitilmiş YSA, PBIL ile eğitilmiş YSA, PSO ile eğitilmiş YSA ve RMO ile eğitilmiş YSA) herbirinin başarısı ile ayrı ayrı kıyaslanmıştır. Analiz sonuçları incelediğinde, önerilen yeni meta-sezgisel melez modelinin (PSO+RMO ile eğitilmiş YSA) bireysel performansının diğer ikili melez modellerden çok daha başarılı ve güvenilir olduğu görülmüştür.

Abstract:
The wind has an intermittent structure that can show instantaneous change. For this reason, it is so hard to make the wind speed and wind power forecasting correctly. The wind speed and wind power forecasting are vital due to the reasons such as the determination of the position of the wind fields, preliminary shaping of energy unit cost, efficient energy investments, network security and so on. For this purpose, it is aimed to develop a fast and stable prediction model with high accuracy for wind speed and wind power prediction studies. The study was started by training Artificial Neural Networks (ANNs) with some meta-heuristic algorithms (Evolutionary Strategy (ES), Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO), Probability Based Incremental Learning (PBIL), Particle Swarm Optimization, PSO) and Radial Movement Optimization (RMO)) in the literature. The success of each model (ANNs trained with ES, ANNs trained with GA, ANNs trained with ACO, ANNs trained with PBIL, ANNs trained with PSO, ANNs trained with RMO) is recorded in graphs. In order to make the closest prediction to the accurately and to increase system stability a new meta-heuristic hybrid model was developed using PSO and RMO, and the training of YSA was performed with this new model. In the application part, actual data provided from two different Wind Measurement Stations (WMS-1: 63 m and WMS-2: 60, 3 m) was used. Data sets were analyzed in two main groups for wind speed and wind forecasting studies, and each group was divided into different scenarios. In order to make easy use of the created model, the user interface was designed in MATLAB/ App Designer (R2017b) and the entire system was visualized. The success of ANNs trained with PSO + RMO has been compared separately with the success of each of the other hybrid models (ANNs trained with ES, ANNs trained with GA, ANNs trained with ACO, ANNs trained with PBIL, ANNs trained with PSO, ANNs trained with RMO). According to analyses results, it has been found that the individual performance of the proposed meta-heauristic hybrid model (ANNs trained PSO+RMO) is much more successful and reliable than the other hybrid models that were performed.