Rüzgar hız ve potansiyelinin stokastik süreçlerle modellenerek Karabük ilinde uygulanması
Modelling of wind speed and potential with stochastic process; a case application of Karabuk
Yazar: BAYRAM KÖSE
Danışman: PROF. DR. ZİYADDİN RECEBLİ
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Enerji = Energy
Dizin: ARIMA = ARIMA ; Analitik model = Analytical model ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Stokastik süreçler = Stochastic processes ; Tahmin = Estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Ülkemizin enerji kaynakları potansiyelinin araştrılması ve kullanımını sağlayacak, yerli ve yeni teknolojilerin üretilmesi, bunun yanında yerli üretimin yaygınlaşması gerekmektedir. Yerli ve güneş kaynaklı yenilenebilir enerji kaynaklarımızdan biri de rüzgâr enerjisidir. Tüm elektrik üreten yenilenebilir enerji santralleri, kurulduğu bölgenin meteorolojik veri kalitesine, zaman değişkenine bağlı olarak güvenilir, geçerli ve uygun modellerle tasarlanıp planlanmalıdır. Gözlemlenen saatlik, günlük, haftalık, aylık ve yıllık rüzgâr verilerinin hızın zaman serisi olarak ve frekans dağılımı olarak tahmin edilmesi önemlidir. 

Bu çalışmada, rüzgar enerjisi ile ilgili genel tahmin çalışmaları incelenmiş ve tahmin çalışmaları sınıflandırılmıştır. Tahmin çalışmaları üç gruba; yatırım tahminleri, üretim tahminleri ve talep tahminleri olarak ayrılmıştır.
 
Bu çalışmada özellikle rüzgar hızının tahminlenmesi ile ilgili olarak zaman bazlı tahmin çalışmalarında bulunulmuştur. İlk olarak stokastik süreç içeren ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average: Otoregresif / Özbağlanımlı tümleşik hareketli ortalama) modelleriyle Karabük rüzgar hızları modellenerek tahminlenmiş, Karabük iline ait ARIMA modelleri oluşturulmuştur. Ayrıca, zamana göre ortalama rüzgar hızları yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmiştir. Ancak, Karabük rüzgar hızlarını günlük ve saatlik ortalama olarak öngörmek için yeni bir analitik yaklaşım önerilmiştir. Model performansı YSA (Yapay Sinir Ağları) ile karşılaştırılmıştır. Rüzgar potansiyelini hesaplamak ve rüzgar hızını karakterize etmek için kullanılan yatırım amaçlı kullanılan olasılıksal dağılım modelleri incelenmiştir. Karabük rüzgar verileri özellikle Weibull ve Burr dağılım modeli ile incelenmiştir. Burr dağılım modelinin parametreleri, literatürde ilk kez farklı bir yaklaşımla en küçük kareler yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Sonuç olarak, Karabük verilerine göre ARIMA modelleri oluşturulmuş ve analitik modelin saatlik ve günlük ortalama değerlerini hesaplaması önerilmiştir. Olasılık dağılım modelleri ve Karabük rüzgar hızı karakterizasyonu analiz edilmiş ve tahmin edilmiştir.

Abstract:
It is necessary to ensure the utilization and research of the energy resources potential of our country, to produce domestic and new technologies, and to make widespread utilization of domestic production. One of our domestic and solar renewable energy sources is wind energy. Renewable power plants that produce all electricity should be designed and planned with reliable, valid and appropriate models depending on the time variable to the meteorological data quality of the region in which they are installed. It is important that the observed hourly, daily, weekly, monthly and annual wind data are estimated as time series and frequency distribution.

In this study, general estimating studies on wind energy were investigated and estimation studies were classified. Estimation trials are three groups; investment forecasts, production forecasts and demand forecasts.

In this study, a time-based forecasting study was carried out, especially regarding the estimation of wind speed. Firstly, the ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) models containing the stochastic process were estimated by modeling the Karabük wind speeds and the ARIMA models of Karabük province were established. In addition, time-averaged wind velocities were estimated using artificial neural networks. However, a new analytical approach has been proposed to predict Karabük wind speeds as daily and hourly average. Model performance is compared with ANN. Probabilistic distribution models used for investment purposes, which are used to calculate the wind potential and characterize the wind speed, have been examined. Karabük wind data have been examined with the Weibull and Burr distribution model in particular. The parameters of the Burr distribution model have been obtained by using the least squares method for the first time in the literature with a different approach. As a result, ARMA models were constructed in accordance with the Karabük data and the analytical model was proposed to estimate the hourly and daily mean values. The probability distribution models and the Karabük wind velocity characterization were analyzed and estimated.