Rüzgâr hızının kısa dönem tahmini için aşırı öğrenme makinesi ve dalgacık paket dönüşümü tabanlı melez bir metodun geliştirilmesi
Developing a hybrid method based on extreme learning machine and wavelet package transform for short-term wind speed forecasting
Yazar: BİLAL UYSAL
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN AÇIKGÖZ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYHUN YILDIZ
GAZİANTEP İSLAM BİLİM VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Rüzgâr enerjisi değişken bir karakteristiğe sahiptir ve elektrik şebekelerindeki arz-talep dengesini bozmaktadır. Bu bozucu etkinin ortadan kaldırılabilmesi için rüzgâr enerjisi tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Rüzgâr enerjisi ile rüzgâr hızı arasındaki kübik ilişki sebebiyle rüzgâr enerjisi tahmini sürecinde rüzgâr hızı tahminleri önemli bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışmasında, rüzgâr hızı tahmini için dalgacık paket dönüşümü (DPD) yöntemini ve aşırı öğrenme makinelerini (AÖM) birleştiren melez bir metot önerilmiştir. Önerilen metot sürecinde öncelikle DPD kullanılarak rüzgâr hızı bileşenlerine ayrılmış ve her bileşenin tahmini için AÖM temelli bir model geliştirilmiştir. Son aşamada elde edilen hız bileşeni tahminleri cebirsel toplanarak rüzgâr hızı tahminine dönüştürülmüştür. Tez çalışmasındaki uygulamalar Osmaniye ilinden alınan saha ölçümleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen rüzgar hızı tahmin modeli; korelasyon katsayı (R), kök ortalama kare hata (RMSE) ve ortalama mutlak hata (MAE) performans metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Tez çalışmasındaki performans testlerinde, önerilen rüzgâr hızı tahmin metodunun 1 saatlik tahmin ufkunda sırasıyla 0,0218, 0,0155 ve 0,9901; RMSE, MAE ve R performans metrik değerlerini yakalayabildiği tespit edilmiştir. Tez çalışmasından elde edilen bulgular ışığında önerilen metodun oldukça yüksek kalitede rüzgâr hızı tahmini yapabildiği ve rüzgâr enerjisi tahmini sürecinde başarıyla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Wind energy has a variable characteristic and disrupts the supply-demand balance in electrical grids. Wind energy forecasts are needed to mitigate this disruptive effect. Due to the cubic relationship between wind energy and wind speed, wind speed forecasts play a crucial role in wind energy forecasting process. In this thesis study, a hybrid method that combines the wavelet packet transform (WPT) and extreme learning machines (ELM) is proposed for wind speed forecasting. In the proposed method, the wind speed is decomposed into components using WPT, and an ELM-based model is developed for forecasting each component. Finally, the forecasted speed components are algebraically summed to obtain the wind speed forecast. The experimental studies of this thesis were conducted using field measurements taken from the province of Osmaniye. The developed wind speed forecasting model was evaluated using performance metrics such as correlation coefficient (R), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The performance tests realized in this thesis study revealed that the proposed wind speed forecasting method achieved the values of 0.0218, 0.0155, and 0.9901 for RMSE, MAE, and R performance metrics, respectively, at a 1-hour forecasting horizon. Based on the findings of the thesis, it can be concluded that the proposed method can forecast wind speeds with high quality and can be successfully utilized in the process of wind energy forecasting.