Yeni enerji kaynakları ve total elektrik tüketimi üzerindeki etkisi
New energy resources and effect on total electricity consumption
Yazar: ÖMER FARUK GÜNDÜZ
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Enerji = Energy
Dizin: Güneş enerjisi = Solar energy ; Hibrit enerji = Hybrid energy ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy ; Çoklu dalgacık = Multiwavelet

Özet:
Rüzgâr ve güneş enerji kaynakları çevre dostu, sera gazlarının üretimini azaltan alternatif enerji kaynakları arasında yer almaktadır. Son 20 yıl içinde kullanım ve uygulama alanları gerek ülkemizde gerekse dünya genelinde çok genişlemiştir. Türkiye, rüzgâr enerjisi potansiyeli açısından İrlanda ve kıyıları ile karşılaştırılabilir enerji potansiyeline sahiptir. Avrupa genelinde rüzgâr enerji potansiyeli açısından 7. sırada yer alan Türkiye, dünyada ise 12. sırada yer almaktadır. Karadeniz bölgemiz dahil gerek güneşlenme süresi gerekse güneş enerji potansiyeli açısından Türkiye, önemli enerji potansiyeline sahiptir.  Türkiye, rüzgâr enerji potansiyeli bakımından zengin illere sahip bir ülkedir. Kuzey Ege ve Marmara Bölgesi'nde ortalama yıllık rüzgâr hızı ve 10 m yükseklikte güç yoğunluğu bakımından en yüksek değerler sırası ile 3,29 m / s ve 51,91 W / m2 olarak belirlenmiştir. Güneş enerjisi, Türkiye'de yeryüzeyine gelen güneş radyasyonu değerleri 1100 W / m2'ye kadar çıkmaktadır.  Karadeniz ve Güneydoğu Anadolu Bölgelerinde yıllık toplam güneşlenme süresi sırası ile 1966 saat ve 3016 saattir. Ülkemizin yıllık ortalama güneşlenme süresi süresi 2640 saattir. Güneş enerjisinden yararlanma olanakları, Türkiye'nin coğrafi konumu açısından çok yüksektir. Burada sunulan tez çalışmasında, güneş enerjisi ve rüzgâr enerjisi kombine sistemlerin enerji potansiyelinin tahminine yönelik olarak Kurna (Pendik, İstanbul) pilot inceleme alanı olarak seçilmiştir. Yapay sinir ağları (YSA) Yöntemine dayalı tahmin çalışması yapılmış, Wavelet (Dalgacık) Analizleri ile değişime etki eden faktörler araştırılmıştır. Rüzgâr-güneş hibrid sistemlerin kullanılmasında, inceleme bölgesi için en uygun dönemler saptanabilmektedir. Güneş-rüzgâr enerjisi sistemleri çevre dostu sistemlerdir. Belirli bir dönemde rüzgâr enerjisi potansiyeli düşük olduğu zaman, güneş enerjisi potansiyeli çalışma alanındaki düşük enerji potansiyelinin dezavantajını ortadan kaldırabilmektedir. Hibrit sistem, bir güneş paneli, bir rüzgâr türbini, bir şarj kontrolörü, bir batarya bankası ve bir invertör içerir. Bu alt sistemler için optimum malzemelerin seçimi, veri madenciliği yardımı ile, rüzgâr-güneş enerjisi potansiyeli tahmin sonuçlarına göre yapılmaktadır. Levenberg-Marquardt algoritmasına dayalı YSA sonuçlarına göre, en başarılı model tahmin sonuçları sonbahar mevsiminde (Eylül, 2016) için elde edilmiştir. Gözlem verileri ile model sonuçları (test verisi) arasındaki lineer ilişki katsayısı; R = 0,86, 'α' güven seviyesi, %0,001'den düşük olarak saptanmıştır. Wavelet analizleri, rüzgâr-güneş enerjisi potansiyeli ve dönüştürme sistemleri üzerinde küçük, orta ve büyük ölçekli (zaman ortamında, dakika, saat, gün, ay, mevsim gibi) faktörlerin rolünü göstermektedir. Büyük ölçekli olayların güneş radyasyonu zamansal değişimi üzerinde rüzgâr şiddetine (Eylül Ayı ilk yarısı hariç) göre daha fazla etkin olduğu söylenebilir. Bu araştırma sonuçları, yenilenebilir enerji potansiyelinin kısa-uzun dönem tahminleri, dönüştürme ve depolama sistemleri için optimum malzemelerin seçiminde yarar sağlayabilecektir. Bulgulara göre, inceleme bölgesinde gerek rüzgâr gerekse güneş enerji sistemleri ayrı ayrı veya hibrit olarak, ısıtma, soğutma ve elektrik üretiminde temiz enerji kaynağı olarak kullanılabilir.

Abstract:
Wind and solar energy resources are among the alternative energy sources that are environmentally friendly and reduce the production of greenhouse gases. In the last 20 years, the fields of use and application have expanded considerably both in Turkey and worldwide. Turkey has a comparable energy potential off the coast of Ireland and in terms of wind energy potential. Turkey ranks 7th in Europe, and ranks 12th in the world by wind energy potential. The Black Sea region, including our need sunshine duration, both in terms of solar energy potential of Turkey has significant energy potential. Turkey, a country with the richest province in terms of wind energy potential. In the North Aegean and Marmara Region, the annual wind speed was the highest in terms of annual wind speed and power density at a height of 10 m The highest values were 3,29 m / s and 51.91 W / m2, respectively. Solar energy, solar radiation values from the Earth's surface in Turkey go up to 1100 W / m2.In the Black Sea and Southeastern Anatolia regions, the annual total sunshine durations are 1966 hours and 3016 hours. The average annual sunrise time of our country is 2640 hours. The possibilities of solar energy utilization is very high, in terms of Turkey's geographical location. In the thesis study presented here, Kurna (Pendik, Istanbul) was chosen as the pilot study area for estimating the energy potential of solar energy and wind energy combined systems. Estimation based on artificial neural networks (ANN), method was performed and factors effecting change with Wavelet Analysis were investigated. In the use of wind-solar hybrid systems, it is possible to determine the most appropriate periods for the study area. Solar-wind energy systems are environmentally friendly systems. When the wind energy is potentially low in a given period, solar energy can remove the disadvantage of the low energy potential in the field of potential work. The hybrid system includes a solar panel, a wind turbine, a charge controller, a battery bank and an inverter. Optimal material selection for these subsystems is done with the help of data mining, based on wind-solar energy potential prediction results. According to the ANN results based on the Levenberg-Marquardt algorithm, the most successful model estimation results are obtained for the fall season (September, 2016), according to the statistical and ANN analyzes. The coefficient of linear correlation between the observational data and the model results (test data); R = 0.86, 'α' confidence level was lower than %0.001. Wavelet analysis shows the potential of small, medium and large scale (time environment, minute, hour, day, month, season) factors on wind and solar energy potential and conversion systems. It can be said that large-scale events are more effective than wind intensity (except the first half of September) on temporal change of solar radiation. The results of this research may be useful in selecting short-to-long-term estimates of renewable energy potential, optimum materials for conversion and storage systems. According to findings, in the examination area, both wind and solar energy systems can be used separately or as hybrids as a clean energy source for heating, cooling and electricity generation.