Makine öğrenmesi yöntemleri ile rüzgar gücü üretim tahmini
Wind power generation forecasting using machine learning methods
Yazar: EMRAH AKBULUT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİT ALPER TAYALI
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Çoklu doğrusal regresyon = Multiple linear regression

Özet:
Bir rüzgâr türbininin üreteceği güç miktarının tahmini; türbinin tamir-bakım planlarının değerlendirilmesi, enerji üretim-tüketim dengesinin belirlenmesi gibi pek çok alanda önemlidir. Rüzgâr enerjisinin son derece değişken yapısından kaynaklı enerji sistemindeki belirsizliğin azaltılması ve rüzgâr santrallerinde daha güvenilir enerji üretim tahminleri yapılması için matematik ve istatistik temelli tahmin modelleri kullanılmaktadır. Bu tahmin modellerinin ihtiyacı olan sayısal veriler, rüzgâr türbininin faaliyetlerini gözlemleyip kaydeden sistemler SCADA ("Supervisory Control and Data Acquisition") aracılığı ile toplanmaktadır.
     Bu çalışmada bir rüzgâr türbininin SCADA sisteminden aktif güç, teorik güç, rüzgâr yönü ve rüzgâr hızı değişkenlerine ilişkin 10 dakikalık zaman aralığı ile ölçülen sayısal veriler (Erisen, 2018) kullanılmıştır. Bağımlı değişken aktif güç, bağımsız değişkenler ise rüzgâr hızı, teorik güç ve rüzgâr yönü olacak şekilde türbinin ürettiği aktif gücü tahmin eden farklı modellerin hata değerleri ve performans değerleri hesaplanmıştır. Makine Öğrenmesi yöntemlerinden Karar Ağacı ("Decision Tree"), Rastgele Orman ("Random Forest"), Aşırı Gradyan Arttırma ("XGBoost") ve Çoklu Doğrusal Regresyon yöntemi ile farklı tahmin modelleri kurularak, bu modellerin performansları tahmin hata değerlerinin hesaplanması ve karşılaştırılması sonucunda en iyi performans veren tahmin yönteminin belirlenmesi amaçlanmıştır.

Abstract:
Estimating the amount of power a wind turbine will generate is important in many areas, such as evaluating maintenance and repair schedules, determining the balance of energy production and consumption, and more. Due to the highly variable nature of wind energy, mathematical and statistical-based prediction models are used to reduce uncertainty in the energy system and provide more reliable energy production forecasts for wind farms. The numerical data required by these prediction models are collected through SCADA systems that monitor and record the operations of the wind turbine.
     In this study, numerical data measured at 10-minute intervals related to the variables of active power, theoretical power, wind direction, and wind speed from the SCADA system of a wind turbine (Erisen, 2018) were used. The dependent variable was active power, while the independent variables were wind speed, theoretical power, and wind direction. The aim was to calculate the error values and performance metrics of different models predicting the active power produced by the turbine. Prediction models were established using Machine Learning methods such as Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Multiple Linear Regression. The objective was to determine the best-performing prediction method by calculating and comparing the prediction error values of these models.