LSTM metodu kullanılarak rüzgar hızının tahmin edilmesi
Wind speed estimation using the LSTM method
Yazar: AHMET TUNCER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Rüzgar hızı = Wind speed

Özet:
Enerji ihtiyacı insanoğlu için her zaman büyük bir sorun oluşturmuştur. Zamanla teknolojinin gelişmesi ve sanayi devrimiyle beraber enerji ihtiyacının giderek artması, enerji kaynaklarına sahip olabilmek için ülkeler arasında bitmek bilmeyen bir rekabete yol açmıştır. Bugün kullandığımız enerji, çoğunlukla karbon kaynaklı yakıtlardan üretilmektedir. Bu kaynakların hızla azalması ve çevreye verdiği zararlar nedeniyle ülkeler farklı enerji kaynaklarına yönelmiştir. Bütün bu gelişmeler sonucunda alternatif enerji kaynaklarına yönelim giderek artmış; ve ülkeler bu alandaki araştırmalara ve yatırımlara giderek artan bütçeler ayırmaya başlamıştır. Bu enerji kaynaklarından bazıları sınırlı bir kullanım alanına sahip olsalar da, özellikle rüzgar ve güneş enerjisi günümüzde giderek yaygın bir kullanım alanına sahip olmaktadır. Rüzgar enerjisinin alternatif enerji kaynakları arasında tartışılmaz bir öneme sahip olduğu açıktır. Rüzgarın atmosferde sürekli bulunması, tükenmez bir enerji kaynağı olması, çevreyle uyumlu olması ve bunun gibi bir çok özellikleri onu çok cazip bir enerji kaynağı haline getirmiştir. Rüzgar santralleri kurulurken ekonomik işletme açısında o bölgenin yatırıma uygun olup olmadığı çok kapsamlı olarak araştırılmalıdır. Nitekim rüzgar santralleri kurulmadan önce o bölgenin rüzgar yapısının işletme açısından uygun olup olmadığını anlamak için en az bir yıl süreyle rüzgar ölçümleri alınmaktadır.  Rüzgar hızı tahmini, rüzgar santrallerinin kurulumundan işletilmesine kadar tüm safhalarda ekonomik işletme açısından büyük öneme haizdir. Bu çalışmada, ilk olarak İstanbul İli'nde bulunan Çatalca, Şile, Ömerli ve Silivri' ye ait rüzgar hızları MATLAB ve Python yazılımları aracılığıyla oluşturulan Yapay Sinir Ağı modelleri kullanılarak saatlik ve 10 dakikalık rüzgar hızı tahminleri yapılmıştır. İkinci aşamada örnek olması açısından Çatalca bölgesi için elde edilen 10 dakikalık rüzgar hızı tahminleri kullanılarak örnek seçilen bir rüzgar türbinine ait güç eğrisi kullanılarak rüzgardan üretilebilecek elektriksel güç değerleri hesaplanmıştır.

Abstract:
The need for energy has always been a big problem for human beings. Over time, the development of technology and the increasing need for energy with the industrial revolution have led to an endless competition between countries in order to have energy resources. The energy we use today is mostly produced from carbon-based fuels. Due to the rapid decrease of these resources and the damage they cause to the environment, countries have turned to different energy sources. As a result of all these developments, the tendency towards alternative energy sources has increased gradually; and countries have begun to allocate increasing budgets to research and investments in this field. Although some of these energy sources have a limited area of use, especially wind and solar energy are increasingly common today. It is clear that wind energy has an indisputable importance among alternative energy sources. The constant presence of wind in the atmosphere, being an inexhaustible source of energy, being compatible with the environment and many such features have made it a very attractive energy source. While wind farms are being established, it should be investigated in detail whether that region is suitable for investment in terms of economic operation. As a matter of fact, before the wind farms are established, wind measurements are taken for at least one year in order to understand whether the wind structure of that region is suitable for operation. Wind speed estimation is of great importance in terms of economic operation at all stages from the installation to operation of wind power plants. In this study, hourly and 10-minute wind speed predictions were made using Artificial Neural Network models created by MATLAB and Python software for wind speeds of Çatalca, Şile, Ömerli and Silivri, which are located in the province of Istanbul. In the second stage, the electrical power values that can be produced from the wind were calculated by using the power curve of a selected wind turbine using the 10-minute wind speed estimates obtained for the Çatalca region as an example.