Rüzgar gücü tahmini için oluşturulan modellerin performans sonuçlarının analiz edilmesi
Analyzing the performance results of models for wind power forecasting
Yazar: ORKUN TEKE
Danışman: PROF. DR. TOLGA DEPCİ ; DOÇ. DR. BARIŞ ÇUKURBAŞI
İskenderun Teknik Üniversitesi / Enerji Enstitüsü / Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Enerji = Energy

Özet:
Yenilenebilir enerji entegrasyonunu artırma bağlamında operasyonel verimliliği artırma ve
şebeke istikrarını sağlama konusunda özel bir odaklanma ile rüzgâr enerjisi tahmini için
geliştirilen çeşitli modellerin performans sonuçlarını araştırma amacı güden bu çalışmada,
sürdürülebilir enerji sistemlerine doğru küresel bir geçişin zemininde, çalışma rüzgâr enerjisinin
sadece yenilenebilir enerji portföylerine önemli bir katkıda bulunan değil aynı zamanda fosil
yakıt bağımlılığını azaltmada stratejik bir unsur olarak oynadığı önemli rolün altı çizmektedir.
Çalışmanın merkezinde, ultra kısa vadeli tahmin ve çok adımlı zaman serisi tahmin modellerinin
değerlendirilmesi yer almaktadır. Stacked Denoising Auto Encoders (SDAE), XGBoost ve
CatBoost gibi gelişmiş algoritmalar ve Konvolüsyonel Sinir Ağlarını (CNN) Uzun Kısa Süreli
Bellek (LSTM) ağları ve Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU) ile birleştiren hibrit modeller de
dahil olmak üzere bir dizi metodoloji araştırılmıştır.
Çalışmanın bir diğer odak noktası da özellik seçimi ve mühendisliğinin kritik rolüdür. Birden
fazla özellik seçimi tekniğini bir araya getiren fikir birliğine dayalı bir yaklaşım kullanarak,
çalışma girdi değişkenlerinin optimize edilmesinin tahmin doğruluğunu önemli ölçüde nasıl
artırabileceğini göstermektedir. Çeşitli metodolojik yaklaşımların entegrasyonu ve istatistiksel,
makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin birleştirilmesi, toplu olarak daha dayanıklı bir
tahmin çerçevesine katkıda bulunur.
Sonuç olarak, bu araştırmanın bulguları rüzgâr gücü tahmininin çok yönlü zorluklarına ilişkin
değerli içgörüler sağlamakta ve daha doğru ve güvenilir tahmin sistemlerine doğru uygulanabilir
bir yol sunmaya çalışmaktadır. Burada sunulan ampirik kanıtlar ve metodolojik yenilikler,
yenilenebilir enerji sistemlerinin yönetimi için önemli pratik çıkarımlar taşır.

Abstract:
This study aims to investigate the performance results of various models developed for wind
energy forecasting with a special focus on improving operational efficiency and ensuring grid
stability in the context of increasing renewable energy integration. Against the backdrop of a
global transition towards sustainable energy systems, the study highlights the important role of
wind energy not only as a significant contributor to renewable energy portfolios but also as a
strategic element in reducing fossil fuel dependency.
The study centers on the evaluation of ultra-short-term forecasting and multi-step time series
forecasting models. A range of methodologies are investigated, including advanced algorithms
such as Stacked Denoising Auto Encoders (SDAE), XGBoost and CatBoost, and hybrid models
combining Convolutional Neural Networks (CNN) with Long Short-Term Memory (LSTM)
networks and Gated Recurrent Units (GRU).
Another focus of the study is the critical role of feature selection and engineering. Using a
consensus-based approach that combines multiple feature selection techniques, the study
demonstrates how optimizing input variables can significantly increase forecast accuracy. The
integration of various methodological approaches and the combination of statistical, machine
learning and deep learning models collectively contribute to a more robust forecasting
framework.
In conclusion, the findings of this research provide valuable insights into the multifaceted
challenges of wind power forecasting and attempt to provide a workable path towards more
accurate and reliable forecasting systems. The empirical evidence and methodological
innovations presented here carry important practical implications for the management of
renewable energy systems