Farklı yüksekliklerdeki rüzgar hızının yapay zeka teknikleriyle tahmini kullanılarak elektriksel güç hesabı
Wind power calculation by using forecasted wind speed with soft computing methods at different heights
Yazar: EMRAH KORKMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ERCAN İZGİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Rüzgar hızı = Wind speed ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Bugünlerde, birçok ülke kendi elektrik üretimini büyük ölçüde fosil yakıtlara dayandırmasına rağmen fosil yakıtlı güç santralleri birçok çevresel probleme sebep olmaktadır. Bu güç santralleri aşırı miktarlarda sera gazlarının salımına sebep olmaktadırlar. Bu yüzden birçok insan hayli yüksek riskli nefes alma, kanser ve kalp krizi problemi ile karşı karşıya kalmaktadır.
Yenilenebilir enerji kaynakları olmayan kömür, petrol ve doğal gaz tüm dünyada bulunmasına rağmen, gelecek yıllarda yetersiz rezervlerden dolayı daha pahalı olacaktır. Diğer taraftan, yenilenebilir enerji kaynakları temiz, çevre dostu ve tükenmez enerji kaynaklarıdır. Son on yılda, yenilenebilir enerji üretim kapasitesi müthiş bir şekilde artmıştır fakat bu kapasite halen fosil yakıtlardan gelen enerji kapasitesi ile yer değiştirilecek kadar yeterli değildir. Eğer biz bu yenilenebilir enerji kaynaklarını fosil yakıtlarla rekabet edebilmesini istiyorsak, onların eksik taraflarını araştırmalı ve yenilenebilir enerji teknolojilerini geliştirmeliyiz. Böylece insanlar daha ucuz ve daha temiz enerjiye sahip olabilirler.
Rüzgar enerjisi diğer yenilebilir enerji kaynakları arasında en hızlı büyüyen enerji çeşididir. Son on yıla baktığımız zaman her yıl rüzgar enerjisi kurulu gücü yaklaşık olarak %10 civarında artmıştır. Rüzgar enerjisi hızlı büyümesine rağmen, elektrik şebekesi için halen güvenli bir enerji kaynağı olarak görülmemektedir. Düzensiz rüzgar hızı yapıları bu güvenilmez enerji sorunun en önemli nedenlerinden biridir. Bu yüzden rüzgar santrallerini daha güvenilir bir yapıya sokmak için doğru rüzgar hızı tahminleri yapmak şarttır.
Bu çalışmada sinirsel bulanık mantık yöntemi (ANFIS), çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) ve çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) kullanılarak 30 m, 50 m ve 60 m yüksekliklerde rüzgar hızı tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Tüm yükseklikler için istatiksel hatalar hem değerlendirme hem de test aşamaları için hesaplanarak en iyi model belirlenmiştir. İstatiksel hataları belirlemek için çok kullanılan hata ölçütleri olan belirleme katsayısı (R2), ortalama karekök hata (RMSE) ve ortalama yüzde mutlak hata (MAPE) kullanılmıştır. Sonuç olarak, ANFIS MAPE hata hariç tüm hata ölçütlerinde daha iyi rüzgar tahmini vermektedir. Tüm yüksekliklerde hata değerleri birbirine yakın çıkmasına rağmen ANFIS diğer iki yönteme göre daha iyi performans göstermektedir.
Son olarak, en iyi rüzgar tahmini farklı rüzgar türbin modelleri için rüzgar gücünü belirlemek için kullanıldı. Rüzgar gücü tahmin hataları gerçek ve tahmini rüzgar hızı değerleri baz alınarak hesaplandı. Bu çalışmada açıkça görülebilir ki, rüzgar türbini güçleri için hatalar %1'in altındadır.

Abstract:
Nowadays, most of the countries currently rely on heavily fossil fuels to generate their own electricity, however, power plants based on fossil fuels cause a lot of environmental problems. These power plants have caused the emission of large amounts of greenhouse gases. Thus, many people face sharply high risk of having problem with breathing, cancer as well as heart attack.
Even though nonrenewable energy sources such as coal, petroleum and natural gas are mostly available all over the world, these sources will be getting more expensive because of restricted reserve. On the other hand, renewable energy is clean, environmentally friendly and inexhaustible energy sources. Over the last decade, renewable electricity generation capacity has increased significantly but this capacity still has been not enough to replace with energy capacity that comes from fossil fuels. If we want to replace these renewable sources with fossil fuel, we should research more about their negative sides and develop renewable energy technologies. In that case, people might have cheaper and cleaner energy.
Wind energy is fastest growing forms of renewable energy among the other renewable sources. When we look at the last ten years, every year installed wind power capacity has increased approximately 10%. Despite rapid growth of wind power, it still does not seem as a reliable energy sources for the electricity grid. The irregular wind speed profiles are one of the most important reasons of this unreliable energy issue. That is why, it is essential to make an accurate wind speed estimates to settle a more reliable structure of wind power plants.
In this study, it is attempted to forecast wind speed at 30 m, 50 m, 60 m heights by using Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS), Multi Linear Regression (MLR) and Multi-Layer Perception (MLP). For all heights, the best model is determined by calculating statistical errors for both evaluation period and testing period. To determine statistical errors, commonly-used error measures which are determination of coefficient (R2), root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) are used. As a result, ANFIS gives better wind speed forecast for all error measures expect the MAPE error. Although the error values in all heights are close to each other for all methods, ANFIS performs better than the other two methods.
Finally, the best wind forecast is used to determine wind power for each different wind turbine models. Wind power forecast errors are calculated based on real and forecasted data. In this study, it can be easily seen that all errors for wind turbine power are less than 1 %.