Makine öğrenmesi yöntemleriyle rüzgâr santrali üretim tahmini
Wind power forecasting with machine learning methods
Yazar: MEHMET ALİ YELGEÇ
Danışman: PROF. DR. OKAN BİNGÖL
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Karar ağacı = Decision tree ; Parametre optimizasyonu = Parameter optimization ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
İklim değişikliğinin olumsuz etkileri, fosil yakıtların sonlu rezerve sahip olması ve enerjide dış bağımlılığı azaltması yenilenebilir enerjinin önemini arttırmıştır. Ülkemizin fosil yakıt rezervlerinin yeterli olmaması ve yenilenebilir enerjiye yönelik teşvikler ülkemiz kurulu enerji gücünde yenilenebilir kaynakların oranını arttırmıştır.
Ülkemizde rüzgâr santrallerinin kurulu gücü 2021 yılı itibariyle 10 GW'ı aşmıştır. Rüzgârın yenilebilir bir kaynak olması bir avantaj olsa da bu kaynağın süreksiz olmasından dolayı üretimdeki payının artması enterkonnekte sistem işletmecisi için çeşitli problemlere neden olmaktadır. Bu problemlere çözüm olabilmesi için ve elektrik piyasası ve rüzgâr santrali işletmelerinin ihtiyaçlarının karşılanması için rüzgâr gücü tahmini oldukça önemlidir.
Bu tez çalışmasında, rüzgâr santralinin türbin anemometresinden elde edilen bir yıllık 10 dakika zaman ufkunda veriler kullanılarak rüzgâr santrali üretim tahmini için; tek değişkenli uzun kısa süreli bellek, çok değişkenli uzun kısa süreli bellek, çok katmanlı algılayıcı, ekstrem gradyan arttırma, evrişimli sinir ağları-uzun kısa süreli bellek, geçitli tekrarlayan birim ve rastgele orman algoritmalarıyla modeller tasarlanmıştır. Kullanılan verilerdeki aykırı veriler izolasyon ormanı algoritmasıyla temizlenmiştir. Her mevsimden seçilen bir ay için (Ocak, Nisan, Temmuz, Kasım) makine öğrenmesi algoritmaları ile tasarlanan modellerin hiperparametre optimizasyonu Bayes optimizasyonu ile yapılmıştır. Modellerin başarısı ortalama mutlak hata, kök ortalama kare hata ve belirleme katsayısı ile ölçülmüştür. Tasarlanan modellerden Ocak, Nisan ve Kasım ayları için sırasıyla 0.926, 0.961 ve 0.946 belirleme katsayısı değerleri ile çok değişkenli uzun kısa süreli bellek modeli, Temmuz ayı için ise 0.916 belirleme katsayısı değeri ile ekstrem gradyan arttırma modeli en başarılı sonucu vermiştir.
Bu tez çalışmasında, rüzgâr santralinin türbin anemometresinden elde edilen bir yıllık 10 dakika zaman ufkunda veriler kullanılarak rüzgâr santrali üretim tahmini için; tek değişkenli uzun kısa süreli bellek, çok değişkenli uzun kısa süreli bellek, çok katmanlı algılayıcı, ekstrem gradyan arttırma, evrişimli sinir ağları-uzun kısa süreli bellek, geçitli tekrarlayan birim ve rastgele orman algoritmalarıyla modeller tasarlanmıştır. Kullanılan verilerdeki aykırı veriler izolasyon ormanı algoritmasıyla temizlenmiştir. Her mevsimden seçilen bir ay için (Ocak, Nisan, Temmuz, Kasım) makine öğrenmesi algoritmaları ile tasarlanan modellerin hiperparametre optimizasyonu Bayes optimizasyonu ile yapılmıştır. Modellerin başarısı ortalama mutlak hata, kök ortalama kare hata ve belirleme katsayısı ile ölçülmüştür. Tasarlanan modellerden Ocak, Nisan ve Kasım ayları için sırasıyla 0.926, 0.961 ve 0.946 belirleme katsayısı değerleri ile çok değişkenli uzun kısa süreli bellek modeli, Temmuz ayı için ise 0.916 belirleme katsayısı değeri ile ekstrem gradyan arttırma modeli en başarılı sonucu vermiştir.

Abstract:
The negative effects of climate change, finite reserves of fossil fuels and reduction of foreign dependence on energy have increased the importance of renewable energy. Fossil fuel reserves' shortage and incentives, increased the rate of renewable resources in our country's installed power capacity.
Installed capacity of wind power plants has exceeded 10 GW as of 2021. While wind being a renewable resource is an advantage, intermittent characteristic causes problems for system operator. Wind power forecasting is very important in order to solve these problems and to meet the needs of the electricity market and wind farms.
In this study, for wind forecasting, the data obtained from turbine anemometer in one year time horizon of 10 minutes. Models are designed with univariate long short term memory, multivariate long short term memory, multilayer perceptron, extreme gradient boosting, convolutional neural networks-long short term memory, gated recurrent unit and random forest algorithms. Outliers in the data are cleaned with the isolation forest algorithm. Hyperparameter optimization of the models, designed with machine learning algorithms for a selected month from each season (January, April, July, November) was made with Bayesian optimization. The success of the models was measured by mean absolute error, root mean square error and determination coefficient. Among the designed models, for January, April and November, the multivariate long short term memory model gave the most succesful results with 0.926, 0.961 and 0.946 determination coefficient values, respectively. For July, extreme gradient boosting model gave the most successful result with 0.916 value of determination coeffcient.
In this study, for wind forecasting, the data obtained from turbine anemometer in one year time horizon of 10 minutes. Models are designed with univariate long short term memory, multivariate long short term memory, multilayer perceptron, extreme gradient boosting, convolutional neural networks-long short term memory, gated recurrent unit and random forest algorithms. Outliers in the data are cleaned with the isolation forest algorithm. Hyperparameter optimization of the models, designed with machine learning algorithms for a selected month from each season (January, April, July, November) was made with Bayesian optimization. The success of the models was measured by mean absolute error, root mean square error and determination coefficient. Among the designed models, for January, April and November, the multivariate long short term memory model gave the most succesful results with 0.926, 0.961 and 0.946 determination coefficient values, respectively. For July, extreme gradient boosting model gave the most successful result with 0.916 value of determination coeffcient.