Rüzgâr enerji potansiyelinin istatistiksel yöntemler ve genetik algoritmayla hesaplanması
Determination of the wind energy potential using the statistical methods and the genetic algorithm
Yazar: MELİH BURAK KOCA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF ŞAHİN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BURAK KILIÇ
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Rüzgar hızı = Wind speed ; Sonlu karma dağılımlar = Finite mixture distributions ; Weibull dağılımı = Weibull distribution ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
İnsanlık tarihi boyunca nüfusun artması ve mevcut enerji kaynaklarının zamanla
yetersiz kalması, insanoğlunu farklı enerji kaynakları arayışı içine sokmuştur.
Günümüzde fosil enerji kaynaklarının hızla tükenmesi ve artan çevresel kaygılar
yenilenebilir enerji türlerine olan ilgiyi artırmıştır. Yenilenebilir enerji türleri içinde
rüzgâr enerjisine olan ilgi son yıllarda oldukça artmıştır.
Bir bölgeye rüzgâr enerjisi alanında yatırım yapmak için öncelikle bölgedeki
rüzgâr hızının uzun süreli ölçümlerle takip edilip bölgenin rüzgâr enerjisi potansiyelinin
belirlenmesi gerekmektedir. Rüzgâr enerjisi potansiyelinin belirlenmesinde en önemli
değişken rüzgâr hızıdır ve rüzgâr hızının etkin bir şekilde modellenmesi hem yapılacak
yatırımın kârlılığının değerlendirilmesi hem de uygun türbin modellerinin seçimi için
oldukça önemlidir. Rüzgâr hızının modellenmesinde farklı dağılımlar kullanılmaktadır.
Bu tez çalışmasında rüzgâr hızı modellemesinde yaygın olarak kullanılan
istatistiksel dağılımlardan Weibull, gamma, normal ve log-normal dağılım ile bu
dağılımların iki tepeli karma formları üç farklı bölgede ölçülen rüzgâr hızı gözlemleri
kullanılarak karşılaştırılmıştır. Model parametreleri en çok olabilirlik yöntemi ile tahmin
edilmiş, tahmin edicilerin optimizasyonunda Newton-Raphson (NR), Broyden-FletcherGoldfarb-Shanno, Nelder-Mead ve Benzetimli Tavlama (BT) metotları kullanılmıştır.
Karşılaştırmalar sonunda iki tepeli karma Weibull (WW) dağılımın başarılı dağılımlardan
biri olduğu belirlenmiştir. Sonraki kısımda WW dağılımının en çok olabilirlik tahmin
edicilerinin elde edilmesi için Beklenti Maksimizasyonu (BM) algoritmasına ve bootstrap
tekniğine dayalı bir arama uzayına sahip genetik algoritma (GA) yöntemi önerilmiş,
önerilen yöntem NR, BM ve BT metotlarıyla karşılaştırılmıştır. Kolmogorov-Smirnov
test istatistiği, kök ortalama hata kare, belirlilik katsayısı ve deficiency kriterlerine göre
önerilen GA metodu diğer metotlardan daha etkin tahminler sunmuştur.
Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, Sonlu Karma Dağılımlar, Weibull
dağılımı, Beklenti Maksimizasyonu Algoritması, rüzgâr hızı modellemesi

Abstract:
The increase in population and the inadequacy of available energy resources put
human being into the search of alternative energy resources during the human history.
Today, the rapid depletion of fossil energy resources and increasing environmental
concerns have increased the interest in renewable energy forms. Among the renewable
energy forms, the interest in wind energy has increased considerably in recent years.
In order to make a wind energy investment in a region, the wind speed in the
region must be measured for long term and the wind energy potential of the region must
be determined. Wind speed is the most important variable in determining the wind energy
potential and the effective modeling of the wind speed is very important for both
evaluating the profitability of the investment and choosing the proper turbine types. In
the modeling of the wind speed, a large number of distributions are used.
In this thesis, Weibull, gamma, normal and log-normal distributions and twocomponent mixture forms of these distributions were compared using wind speed
observations measured in three different regions. Model parameters were estimated with
the maximum likelihood method. Newton-Raphson (NR), Broyden-Fletcher-GoldfarbShanno, Nelder-Mead and Simulated Annealing (SA) methods were used in obtaining the
estimators. As a result of the comparisons, it was determined that the two-component
mixture Weibull (WW) distribution was one of the successful distributions. In the next
section, the genetic algorithm (GA) method with a search space based on the Expectation
Maximization (EM) algorithm and the bootstrap technique has been proposed to obtain
the maximum likelihood estimators of the WW distribution, and the proposed method has
been compared with the NR, EM and SA methods. According to Kolmogorov-Smirnov
test statistics, root mean square of error, coefficient of determination, and deficiency
criteria, the proposed GA method provided the most efficient estimates.
Keywords: Genetic Algorithms, Finite mixture distributions, Weibull
distribution, Expectation Maximization Algorithm, Wind speed modelling