Yenilenebilir enerji santrallerinde yapay sinir ağları yöntemiyle enerji üretiminin modellenmesi ve planlanması
Modeling and planning of energy production in renewable energy stations with artificial neural networks
Yazar: MUSTAFA ALPER ÖZPINAR
Danışman: PROF.DR. DÜRRİYE BİLGE ; PROF.DR. ERALP ÖZİL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Güneş enerjisi = Solar energy ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Sinir ağları = Nerve net ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Yenilenebilir enerji santralleri arasında rüzgar santralleri uygulanabilirliği, verimliliği veüretilen elektrik maliyetleri açılarından en önemli olanıdır. Ancak, rüzgar santrallerininkontrolü tam anlamıyla doğanın elindedir. Diğer bir deyişle, rüzgarın ne zaman ne şiddetteeseceği insanoğlunun kontrolü dışındadır. Tüm elektrik üreten yenilenebilir enerjisantrallerinde planlama aşamasından üretime geçiş aşamasına kadar yaşanan başlıca sorun,santralin bulunduğu bölgedeki meteorolojik verilerin düzeyi, zamana bağlı değişimi veverilerin gerçekçi bir modelde kullanılarak üretim düzeyinin belirlenmesidir. Karmaşıkmeteorolojik modeller ve zaman serileri ile yapılan model çalışmalarında istenen doğruluk veesneklik elde edilememiştir. Bir yenilenebilir santralin üretim düzeyi meteorolojik verilerebağlı olarak doğru saptanamazsa, o santralin güvenilir kapasitesi, kullanılacak donanımkapasiteleri ve türleri yanlış seçilebilmekte; bunun sonucunda yatırım ve üretim maliyetlerihatalı hesaplanmaktadır. Ulusal bazda, elektrik enerjisi üretimi açısından bakıldığında,şebekeye verilecek olan elektrik enerjisindeki kesikli bağlantılar dalgalanmalara nedenolmakta; ulusal şebeke genelinde teknik sorunlar yaratmakta, şebeke verimliliği ve etkinliğialanlarında önemli düşüşlere yol açmaktadır ki, bu istenmeyen bir durumdur.Bu çalışmada yukarıda anlatılan sorunlara özellikle yapay sinir ağları kullanılarak yeniyaklaşımlar getirilmiştir. Rüzgar, hidrolik debi ve güneşlenme verileri için kısa, orta ve uzunvadeli tahminler ve öngörüm modelleri üretilmiştir. Bu sayede yenilenebilir enerjisantrallerinde enerji üretiminin kontrolü ve planlaması günlük, aylık ve yıllık olarak büyük birhassasiyetle yapılabilecektir.Bu tezde yapılan çalışmalar sonucu rüzgar, su ve güneşe dayalı yenilenebilir enerji santralleriiçin akıllı sinir ağları ve bulanık mantık kullanarak kısa, orta ve uzun vadeli tahminleri yüksekbir hassasiyetle yapan bir özgün bir model oluşturulmuştur. Oluşturulan model Türkiye'ninçeşitli yörelerinden elde edilen gerçek verilerle sınanmış ve uyumun çok yüksek olduğugözlenmiştir.Anahtar Kelimeler: : Yenilenebilir enerji, rüzgar enerjisi, hidroelektrik enerji, bulanıkmantık, yapay sinir ağları, enerji planlaması.

Abstract:
Wind power is the most common, widely applicable, feasible and productive renewableenergy source. However the control of the wind power stations is mostly under control of thenature. In other words, wind speed and power production can not be directly controlled byhuman beings. One of the major problems in the process of electricity generation fromrenewable energies, which includes the timing from planning to production, is the modelingof meteorological activities and corresponding production level. Complicated meteorologicaland mathematical models can not provide correct and flexible results. If the production levelof the renewable energy plant can not be defined correctly according to the meteorologicaldata then hardware capacities, investment and production costs of the plant may calculatederroneously. In the national level, fluctuations and interrupted electricity power entry to thenational grid result in technical problems, decreases in capacity and feasibility problems.This thesis proposes a new approach for solving the above mentioned problems by the use ofartificial neural networks. A model for forecasting the wind, hydro and solar radiationcapacity for short, mid and long term has been developed. As a result of this, energyproduction planning and control in the renewable energy plants can be achieved in daily,monthly and yearly basis with great senility and straightness.This new model and approach was also tested in different regions of Turkey with real dataobtained from meteorological data centers.Keywords: Renewable Energy, wind power, hydroelectric power, fuzzy logic, artificialneural networks, energy planning.