Makine öğrenme algoritmaları kullanarak rüzgar hızı tahmininde meteorolojik parametrelerin etkisinin incelenmesi
The effect of meteorological parameters in wind speed estimation using machine learning algorithms
Yazar: GÜLDEN DEMİR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. CEM EMEKSİZ
Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Veri madenciliği = Data mining ; Yenilenebilir enerji kaynakları = Renewable energy resources

Özet:
Rüzgar enerjisi yenilenebilir enerji kaynakları arasında en yaygın olarak kullanılan ve bu bağlamda büyük yatırımlar yapılan bir enerji türüdür. Rüzgar enerjisi için yapılacak yatırımlardan önce kurulacak bölge için fizibilite çalışması yapılmalıdır. Bu çalışmaların başında bölgenin meteorolojik parametrelerine göre rüzgar debisinin belirlenmesi gelmektedir. Bu parametrelere ait veriler kurulan ölçüm istasyonları ile toplanmakta ve veri madenciliği yöntemleri kullanarak işlenmektedir. Bu yöntemler sayesinde büyük miktardaki verilerden anlamlı sonuçlar üretilmekte ve faydalı modellerde kullanılabilir hale getirilmektedir. Bu çalışmada WEKA veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır. Veriler, veri ön işleme süreçlerinden geçirilerek veri madenciliği uygulaması için kullanılabilecek şekilde düzenlenmiştir. Çalışmada kullanılan meteorolojik parametreler Gaziosmanpaşa Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi yerleşkesinde kurulan rüzgar ölçüm istasyonundan elde edilmiştir. Bu istasyonda kullanılan sensörler aracılığı ile ölçülen rüzgar hızı, sıcaklık, basınç ve nem verileri 10'ar dakika ara ile toplanmış olup bir yıllık veriler üzerinde çalışma yapılmıştır. Birçok çevre faktörlerinden etkilenen rüzgar hızının tek bir parametre veya tek bir modelle tahminlenmesi doğru sonuçlar üretmeyebilir. Bu amaçla giriş parametreleri 7 ayrı kombinasyonla WEKA yazılımında 12 ayrı algoritma ile çalıştırılmıştır. Ortalama karekök hataları ve korelasyon katsayıları değerlendirildiğinde Bagging sınıflandırma algoritmasının geçerliliğinin en yüksek olduğu  tespit edilmiştir. Sıcaklık-nem-basınç değerlerinin birlikte girdi olarak kullanıldığı modelin en iyi sonucu verdiği görülmüştür.

Abstract:
Wind energy is the most used energy resource among the renewable energies, thereby is the most invested one. The feasibility study must be carried out for the region aimed to build the facility before the investments planned for wind energy. Of the studies to be done, determining the wind flow according to the meteorological parameters is the first task. The data of these parameters can be gathered through measurement stations and are analysed by using knowledge discovery in databases. Thanks to these methods, the meaningful results can be achieved from the big data and can be transformed to be used in beneficial models. In this study, WEKA database programme was used. The data was designed in order to be used in knowledge discovery by pre-evaluation processes. The meteorological parameters used in the study were obtained from the wind measurement station build in the campus of Engineering and Nature Science Faculty in Gaziosmanpaşa University. The wind speed, temperature, pressure and humidity were measured in the 10 minutes intervals via cencors used in this station and one-year data was included in the analysis. Predicting the wind speed that is affected by many environmental factors by means of a parameter or a model may not generate the right results. For this purpose, the first parameters were utilized with 12 different algorithms wity 7 different combinations. When the root mean squares and correlation coefficients are evaluated, the Bagging classifying algorithm was determined as the most acceptable one. It was found out that the model in which temperature-humidity-pressure values are used as the entries generated the best result.