Veri madenciliği yöntemiyle rüzgâr enerji potansiyelinin incelenmesi
Investigation of wind energy potential by data mining method
Yazar: RAFAEL BAKIROV
Danışman: PROF. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Karar ağacı = Decision tree ; Karekök ortalama = Root mean square (RMS) ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Rüzgâr enerjisi, güvenilir ve uygun maliyetli elektrik sağlama kapasitesi nedeniyle önde gelen yenilenebilir enerji kaynakları arasında yer almaktadır. Rüzgâr enerjisi dönüşüm sistemlerinin karmaşıklığı, ileriye dönük analizlere dayalı yeni tekniklerin geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanarak Çanakkale İli Baba Burnu bölgesinde 2001, 2002 ve 2003 yıllarına ait rüzgâr enerji potansiyelinin hesaplanmasına yönelik, rüzgâr şiddeti tahmini ile ilgili bir çalışma yapılmış ve gelecekte Çanakkale Baba Burnu civarında rüzgâr enerjisi üretimine yönelik ön bilgi elde edilmiştir. Araştırma çalışması sonucunda, YSA model çıktıları ile gözlenen rüzgâr şiddeti değerleri arasındaki ilişki katsayısının %91 olduğu, α=0,001 güven seviyesinde anlamlı bir ilişki bulunduğu saptanmıştır. 2003 test dönemi için ANN modelinin başarısı irdelenmiş, 10 m yükseklikte rüzgâr şiddeti tahmini ile ilgili RMSE 2,12m/s  ve MSE, 4,12  olarak hesaplanmıştır. Araştırma sonucunda, gözlem ve model sonuçları arasında yeterli bir uyum olduğunu göstermektedir. Rastgele Orman ve Karar Ağaçları yöntemlerine göre tahmin sonuçları hesaplanmış, üç yöntemin başarı performansları karşılaştırılmıştır. RMSE ve MSE değerleri Karar Ağaçları yöntemine göre 2,02m/s ve 4,08 olarak belirlenmiştir. Benzer hata değerleri Rastgele Orman yöntemine göre sırası ile 2,13m/s ve 4,56m/s olarak saptanmıştır. Üç tahmin yönteminin genel olarak karşılaştırılmasından, rüzgâr şiddetinin ve enerji potansiyelinin zamansal değişiminin tahmininde her üç yöntemin başarı oranlarının birbirine yakın olduğu, ancak, Yapay Sinir Ağları Yönteminin başarı performansının diğer iki yönteme göre %4 daha yüksek olduğu saptanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Rüzgâr Enerjisi, Yapay Sinir Ağları, Karekök Hata, Ortalama Karekök Hata, Karar Ağacı, Rastgele Orman.

Abstract:
Wind energy is among the leading renewable energy sources due to its capacity to provide reliable and cost-effective electricity. The complexity of wind energy conversion systems necessitates the development of new techniques based on forward-looking analysis. In this study, a study was carried out to calculate the wind energy potential for the years 2001, 2002 and 2003 in the Baba Cape region of Çanakkale by using Artificial Neural Networks (ANN) method, and preliminary information about wind energy production around Çanakkale Baba Cape in the future was obtained. has been done. As a result of the research study, it was determined that the correlation coefficient between the ANN model outputs and the observed wind intensity values was 91%, and there was a significant relationship at the α=0.001 confidence level. The success of the ANN model for the 2003 test period was examined, and the RMSE was calculated as 2.12m/s and the MSE as 4.12 for the wind force prediction at 10 m height. As a result of the research, it shows that there is a sufficient agreement between the observation and model results. The estimation results were calculated according to the Random Forest and Decision Tree methods, and the success performances of the three methods were compared. RMSE and MSE values were determined as 2.02m/s and 4.08 according to the Decision Trees method. Similar error values were determined as 2.13m/s and 4.56m/s, respectively, according to the Random Forest method. Comparing the general comparison of the three estimation methods, the success performance of the Artificial Neural Networks was found to be 4% higher than the other two methods in estimating the temporal variation of wind intensity and energy potential.

Keywords: Wind energy, Artificial Neural Network, Root Square Error, Root Mean Square Error of Approximation, Decision Tree, Random Forest