Sivas ili ve çevresi rüzgâr hızı verilerinin farklı makine öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi ve karşılaştırılması
Forecasting and comparison of Sivas province and surrounding wind speed data using different machine learning methods
Yazar: HARUN SUNGUR
Danışman: DOÇ. DR. HATİCE ÇITAKOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Ülkemizde 2023 yılında elektrik üretimindeki yenilenebilir enerji kaynakları payının yaklaşık %30'a yükselmesi öngörülmüştür. Rüzgâr enerjisinin yenilenebilir enerji kaynakları içindeki payının artmasıyla özellikle Türkiye gibi önemli iklim farklılıkları olan bölgelerde rüzgâr hızı tahmini, rüzgâr çiftliklerinin rüzgâr enerjisi kaynağı olarak değerlendirmesinde en etkili faktördür. Rüzgâr enerjisi entegrasyonunun güvenliği için doğru rüzgâr hızı tahmini gerekmektedir. Rüzgâr hızını doğru bir şekilde tahmin etmek ve değişim belirsizliğinin üstesinden gelmek için son yıllarda birçok rüzgâr hızı tahmin yöntemi önerilmiştir. Günümüzde ortaya çıkan hibrit modeller, gelişmiş modeller olup diğerlerine göre daha az hataya sahiptir. Bu nedenle rüzgâr hızı tahmininde Varyasyonel Mod Ayrıştırma sinyal işleme tekniği ile Gauss Süreç Regresyonu makine öğrenme yöntemi birleştirilerek hibrit bir rüzgâr hızı tahmin çalışması yapılmıştır. Çalışmada Meteoroloji Genel Müdürlüğünden elde edilen Sivas ilindeki 5 ilçede yer alan Sivas Merkez, Suşehri, Kangal, Divriği ve Gemerek istasyonlarının rüzgâr hızı değerleri kullanılmıştır. Her bir istasyona ait veriler Varyasyonel Mod Ayrıştırma tekniği ile bileşenlerine ayrılmıştır. Bileşenlerine ayrılan her bir veri setinden giriş kombinasyonu oluşturularak Gauss Süreç Regresyonu modeli ile rüzgâr hızı tahmini yapılmıştır. Daha sonra tahminde başarılı kombinasyona göre Destek Vektör Makineleri modeli ile tahmin çalışması yapılmıştır. Ayrıca, Uzun Kısa Dönemli Hafıza modeli ile de tahmin çalışması yapılarak 3 modelin sonuçları karşılaştırılmıştır. Modellerin analizi sonucunda sayısal hata kriterleri ile saçılma diyagramı, Taylor diyagramı ve box-plot diyagramı değerlendirilmesiyle modellerin tahmin başarısı ortaya konmuştur. Performans değerlendirmesi neticesinde rüzgâr hızı tahmini için hibrit Gauss Süreç Regresyonu modelinin, hibrit Destek Vektör Makineleri ve Uzun Kısa Dönemli Hafıza modellerine göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Kruskall Wallis testi ise hibrit Gauss Süreç Regresyonu modeli tahmin sonuçlarının gözlenen verilerle aynı popülasyondan olduğunu, beklenen ve ölçülen rüzgâr hızı değerleri ortalamalarının gözlenen değerlerden önemli ölçüde farklı olmadığını göstermiş olup, hibrit Gauss Süreç Regresyonu modelinin rüzgâr hızı tahmini için uygulanabilir, geçerli ve alternatif yöntem olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: Rüzgâr hızı tahmini, Gauss Süreç Regresyonu, Destek Vektör Makineleri, Uzun Kısa Dönemli Hafıza, Varyasyonel Mod Ayrıştırması

Abstract:
In Türkiye, it is predicted that the share of renewable energy sources in electricity generation will increase to approximately 30% in 2023. With the increasing proportion of wind energy in renewable energy sources, wind speed forecasting is the most effective factor in the assessment of wind farms as a source of wind energy, especially in specific regions with significant climate differences such as Türkiye. Accurate wind speed forecasting is required for the safety of wind energy integration. A lot of wind speed forecasting methods have been proposed in recent years to accurately predict the wind speed and come through the uncertainty of variation. Hybrid models, which come out nowadays, are advanced models and have less error than others. For this reason, a hybrid wind speed forecasting study was carried out by combined the Variational Mode Decomposition signal processing technique and the Gaussian Process Regression machine learning method in wind speed forecasting. In this study, wind speed data acquired from the General Directorate of Meteorology belong Sivas Center, Suşehri, Kangal, Divriği and Gemerek stations that located in 5 districts of Sivas province were used. The data of each station was decomposed to the modes by the Variational Mode Decomposition technique. After composed a combination of inputs from each data set which was decomposed the modes, it was predicted wind speed with the Gaussian Process Regression model.  It was then predicted wind speed with the Support Vector Machines model using successful combination. Also, after the data analyzed Long-Short Term Memory, 3 models were compared. As a result of the analysis of the models, the forecasting success of the models was exhibited by evaluating the numerical error criteria and scattering diagram, Taylor diagram and box-plot diagram. As a result of the performance evaluation, it has been determined that the hybrid Gaussian Process Regression model is more successful than the hybrid Support Vector Machines and Long Short-Term Memory models for wind speed forecasting. The Kruskall Wallis test showed that the hybrid Gaussian Process Regression model forecasting results were from the same population as the observed data, that the expected and measured averages of wind speed values were not significantly different from those observed, and that the hybrid Gauss Process Regression model was applicable, valid, and alternative model to wind speed forecasting.

Keywords: Wind speed forecasting, Gauss Process Regression, Support Vector Machines, Long Short-Term Memory, Variational Mode Decomposition