Yapay sinir ağları ve çoklu lineer regresyon yöntemleri ile rüzgar gücü tahmini
Wind power prediction with artificial neural networks and multiple linear regression methods
Yazar: EBRU KAYABAŞI
Danışman: DOÇ. DR. ERCAN İZGİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Dünyada halihazırda elektrik üretimi için en yaygın kullanılan kaynaklar fosil
yakıtlardır. Bu kaynakların rezervlerinin yakın gelecekte yetersiz kalacağı
bilinmektedir. Fosil yakıtların ömürlerinin sınırlı olması ve çevreye karşı olumsuz
etkileri, devletleri ve araştırmacıları alternatif enerji kaynakları bulmaya
yöneltmiştir.
Rüzgar, güneş, biyokütle, hidroelektrik gibi yenilenebilir enerji kaynakları bu
bağlamda ortaya çıkmış en yaygın uygulamalardır. Dünyada yenilenebilir enerjiye
olan ilgi ve yatırım her geçen yıl artmaktadır. Küresel ısınmaya karşı alınan önlemler
kapsamında imzalanan uluslararası protokoller ve bu konudaki üst düzey iş
birlikleri de bu kaynakların kullanımını yaygınlaştırmaya yöneliktir. Bu kaynaklar
yerel, ulaşılabilir, tükenmez ve temiz olmaları bakımından son derece avantajlı
olmalarına rağmen geleneksel yakıtlara oranla hala geri planda kalmaktadır.
Rüzgar enerjisi yukarıda bahsi geçen kaynaklar içinde en hızlı gelişen alandır.
Dünyadaki tüm elektrik üretiminin yaklaşık %4'ü rüzgar enerjisinden
sağlanmaktadır. İlk kurulumun nispeten kolay olması ve verimin yüksek olması
rüzgar enerjisinin yükselişini hızlandırmıştır. Fakat bunun yanında rüzgarın 
XIII
kararsız yapısı elektrik şebekesi için sağlıksız bir durumdur. Rüzgar hızının ve
yapısının öngörülmesindeki zorluk enerji tüketimi, bakım ve planlama konularında
da bazı olumsuzluklara sebep olabilmektedir. Bu bakımdan hem kısa vadede hem
de uzun vadede rüzgar hızının doğru tahmin edilmesi oldukça önemlidir.
Bu çalışmada literatürde rüzgar tahmini için kullanılan yöntemler incelenmiş ve bu
yöntemlerden YSA ve ÇLR ile uygulamalar yapılarak rüzgar gücü tahmini
yapılmıştır. Bu iki yöntemin sonuçları MAPE, RMSE gibi hata ölçütleri kullanılarak
karşılaştırılmış ve her iki yöntemin de gerçeğe çok yakın tahminler yapmasına
karşın YSA modelinin gerçek sonuçlara daha fazla yaklaştığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Rüzgar enerjisi, yapay sinir ağları, lineer regresyon,
yenilenebilir enerji

Abstract:
The world's most widely used electricity sources are fossil fuels. It is well known
that the reserves of these resources will be insufficient in the near future. The
limited life span of fossil fuels and their negative effects on the environment have
led states and researchers to find alternative energy sources.
Renewable energy sources such as wind, solar, biomass and hydroelectric are the
most common applications in this context. The interest and investment in
renewable energy in the world is increasing every year. Furthermore international
memorandums signed regarding solutions for global warming and top level
cooperation in this matter also aimed disseminating the use of these resources.
Although these resources are quite advantageous in terms of being local, accessible,
inexhaustible and clean, they are still in the background compared to conventional
fuels.
Wind energy is the fastest growing one among the above mentioned sources.
Approximately 4% of all electricity production in the world is provided by wind
energy. The relatively easy initial installation and high efficiency of wind power
plants have accelerated the rise of wind energy. However, the unstable nature of the 
XV
wind can be harmful for electricity grid. The difficulty in predicting wind speed may
cause some problems in terms of energy consumption, maintenance and planning.
In this respect, it is very important to estimate the wind speed accurately both in
short term and long term.
In this study, the methods used for wind estimation in literature were investigated
and wind power estimation was performed by applying these methods with ANN
and multiple linear regression. The results of these two methods were compared
using error criteria such as MAPE, RMSE. Although both methods achieved very
close estimates, it is observed that the ANN model was closer to the actual results.
Keywords: Wind energy, artificial neural networks, linear regression, renewable
energy