Rüzgar enerji santralları üretim ve işletme değişkenlerinin çoklu-yarıvariogram yöntemi ile alansal tahmini
Spatial forecast of production and operation parameters from wind power plants using multi-semivariogram method
Yazar: MURAT DURAK
Danışman: PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Enerji = Energy

Özet:
Rüzgar kelime anlamı olarak, devir, hengam ve alem anlamlarını taşımaktadır. Meteorolojide anlamı ise, en basit olarak hareket eden havadır. İlk insanlar rüzgarın kaynağının nedenini bilmemekle beraber, onu kullanma yoluna gitmişlerdir. Bu yönde belki ilk uygulamalar, tahıl öğütme ve yelkenli gemilerin yüzdürülmesi ile başlamıştır. Eski Yunanlılar ve onları takiben Romalılar yelkenli gemilerini yüzdürmek için kullanmışsa da, toplumun diğer faaliyetlerinde rüzgar gücünden faydalanma doğu medeniyetinde başlamıştır. Dairesel hareketli yel değirmenlerinden yararlanma Orta ve Doğu Asya toplumlarında görülmüştür. Bunun örnekleri İran, Afganistan, Pakistan, Tibet ve Doğu Asya ve Çin'de karşımıza çıkmaktadır. 
Özellikle İran'da bulunan yel değirmenleri, Haçlı Seferleri ile beraber, Batı'ya alınmıştır. Rüzgar enerjisinin toplum tarafından yaygın olarak kullanımı, sanılanın aksine Batı Medeniyetlerinde değil; Asya Medeniyetleriden olan Çin, Tibet, Hindistan, Afganistan ve İran'da olmuştur. Rüzgar türbinleri (RT) hakkında ilk yazılı bilgiler, M.Ö. 200 ~ 300 yıllarında yatay eksenli yel değirmenleri ile ilgili olarak yazılmıştır. Ayrıca M.Ö. 700 yıllarında İranlıların da düşey eksenli yel değirmenlerini kullandığı somut kanıtlardan bilinmektedir. Rüzgar gücü kullanım olarak Asya'dan Avrupa'ya 10. yüzyıl civarında geçmiştir. Bu geçişin ilk belirtileri olarak 11. ve 12. yüzyılda İngiltere'de yel değirmenlerinin kullanımı gösterilebilir. 1190'lı yıllarda Alman Haçlıları yel değirmenlerini Suriye'den ülkelerine götürmesi örnek verilebilir. Ortaçağ dönemlerinden bu yana kulanılan yel değirmenleri kuyulardan su çekmek ve tahıl öğütmek amacı ile kullanılmıştır. Hollanda ve Akdeniz'deki bir çok adada bunların örnekleri bulunmaktadır. Tarihçiler, M.Ö. 1700'lü yıllarda Babillilerin Mezopotomya civarında sulama amaçlı yel değirmenlerinin kullanıldığını söylemektedirler. 
Endüstri devrimi ile beraber, 18. yüzyılda buhar makinalarının ortaya çıkması sonucu, enerji gücünün temini için termodinamik işlemlere dayanan makinalardan yararlanılmaya başlannmıştır. Özellikle kömür, petrol, gaz gibi fosil yakıtların kullanımı ile istenildiği zaman enerji kaynağı sağlanabildiği için bu makinalar daha avantajlı hale gelmiştir. Günümüzde rüzgar enerjisi, enerji açığını kapatabilecek miktarlarda üretilemese bile, kullanımı gün geçtikçe artmaktadır. Bunun temel nedenleri arasında, yerli enerji kaynağı olması, işletme giderlerinin çok düşük ve hammadde gerektirmemesi yatmaktadır.   
Dünyada 2017 yılı sonu itibarı ile 500.000 MW'a yakın RES kurulu gücü bulunmaktadır. Tezin yazıldığı Haziran 2018 itibarı ile ise, 550.000 MW kurulu güç bulunuyor idi. Böyle büyük bir kurulu gücün üretim ve iletim sistem planlaması büyük önem arz etmektedir. Özellikle Avrupa Ülkeleri konu ile ilgili olarak 1990'lı yıların sonlarına doğru çalışmaya başlamıştır. Rüzgar elektrik santrallarından (RES) kısa süreli rüzgar enerjisi tahmini yapılması ve enerji üretim planlaması çok önemli bir husus olmuştur. 
Liberalleşen enerji piyasalarında en önemli özellik olarak elektrik enerji üretim ve elektrik enerjisi dağıtım planlamasının yapılması yatmaktadır. AB Ülkelerinin çoğunda elektrik dağıtımı yapan şirketler ülkelerindeki mevzuat gereği enerjinin belli bir kısmını yenilenebilir enerji kaynaklarından (YEK) karşılamak zorundadırlar. Günümüzde YEK kullanımı en fazla rüzgar enerjisi yolu ile olmaktadır. Şirketler bu amaçla planlama yaparken rüzgar elektrik santrallarına ağırlık vererek YEK kullanım portföyünü doldurabilmek için en azından 0-48 saate kadar olan enerji planlamalarını yapabilmek istemektedirler. Geleneksel enerji kaynakları ile çalışan elektrik santrallarında böyle bir sorun bulunmaz iken; RES'lerde bu durum önemli bir sorun teşkil etmektedir. Bu yüzden Avrupa'daki birçok şirket, rüzgar enerjisi tahmin modelleri ile çalışmaktadır. Konu ile ilgili olarak ülkemizde de YEGM bünyesinde 2010 yılında Rüzgar Gücü İzleme ve Tahmin Merkezi (RİTM) kurulmuştur.
Bu tezin konusu, rüzgar elektrik santrallarından (RES) yarı-variogram tekniği kullanılarak incelenen nokta ile diğer noktalar arasında farklar temeline dayanan, daha açık bir ifadeyle; bir noktaya diğer noktaların yani alanın etkilerini araştırılmasıdır. Sonuçta elde edilen eğriler ve noktalar arasında verisi eksik bulunan noktaların verileri de hesaplanabilmektedir. Yarıvariogram tekniği, jeoistatistiğin önemli bir ölçüsüdür ve bir konum boyunca alan değişikliğinin oranını ifade etmektedir. Jeoistatistiksel analiz, incelenen verinin uzatsal devamlılığını ve değişiminin modellenmesidir. Rüzgar ve değişkenlerinin alan modellemesi yeni bir konudur. Genel itibarı ile bakıldığında, meteoroloji literatüründe alan çalışmalarında çoğunlukla gridlendirme ve haritalama yöntemleri kullanılmaktadır. Noktalar arasındaki mesafe ve alansal ilişki göz önüne pek alınmamaktadır. Tezin getirdiği önemli bir yenilik ise, yarıvariogram tekniğini geliştirerek Çoklu-variogram (Multi-variogram) tekniğinin kullanılmasıdır. Ölçümü yapılan bütün değişkenlerin hesaba katılarak incelenen RES sahası için "Saha Etki Katsayısı" geliştirilmiştir. Konu ile ilgili literatürde fazla çalışma bulunmamaktadır. Kullanılan veri olarak ise, santral haricinde dışarıdan bir veriye gereksinim duymaması ise, santral işleticileri açısından önemli bir avantajdır. Böyle bir tez çalışmasının temel nedenleri aşağıdaki gibi sıralanabilir;
	Ülkemizin de enerji piyasasını liberalleştirme yönünde gitmesi ve RES'lerden üretim tahmininin önemli hale gelmesi,
	RES'lerden incelenen parametrelerin eksik verinin tamamlanması,
	RES'lerin üretim planlamasının yapılması,
	Yarı-variogram konsepti geliştirilerek çoklu-variogram tekniğinin uygulanması.
RES'lerden üretimin tahmininin diğer önemli yanı da; planlama yaparken RES'lere ağırlık vererek geleneksel kaynakların mümkün mertebe az kullanılarak çevre duyarlılığına önem verilmesidir. Kısa süreli tahminin kullanılmasının en önemli yanlarından birisi de; liberalleşen enerji piyasası ile ortaya çıkan spot piyasa kavramıdır. Spot piyasalarda enerji planlamasının yapılması ve anlık veya kısa süreler için yapılan ikili anlaşmalar yolu ile ortaya çıkan piyasa yapısı, tahmin konusunun önemini arttırmaktadır. Rüzgar enerjisinin üretim tahmini elektrik iletim ve dağıtım şirketleri için büyük önem arz etmektedir. Ayrıca RES işleticisi açısından RES'in bakım planlaması için de üretim tahmini çok önemlidir. Üretimin en az olduğu dönemde bakımın yapılması arzu edilir. Bu amaçla ülkemizin çeşitli bölgelerine bulunan 4 adet RES'e ait işletme verileri kullanılmıştır.
Genel itibarı ile bakıldığında, meteoroloji literatüründe alan çalışmalarında çoğunlukla gridlendirme ve haritalama yöntemleri kullanılmaktadır. Noktalar arasındaki mesafe ve alansal ilişki göz önüne pek alınmamaktadır. Variogramlar, jeoistatistiğin temel yaklaşımlarındandır. İncelenen parametrenin veya değişkenin mesafe ve yönle değişim oranını incelemektedir. Birbirine yakın olan 2 değişkenin daha fazla benzer özellikler ve değerler göstermesi beklenir. Yani, yakın değişkenler arasındaki korelasyon, birbirine uzak iki değişken arasındaki korelasyondan daha fazladır. Mesafe arttıkça, iki değişken arasındaki korelasyon azalır ve öyle bir nokta gelirki bu korelasyon sıfır olur. Dolayısı ile variogram grafiği, incelenen değişkenler arasındaki korelasyonun hangi mesafede sıfır olacağını da göstermektedir. 
Matheron (1963) tarafından önerilen yarı-variogramın en önemli kabullerinin başında durağanlık ve eşit mesafelere bağlı olarak alan ilişkisi gelmektedir. Burada noktasal bir ilişkiden daha çok düzgün dağılım gösteren alansal ilişkiye bakılmaktadır. Durağanlığın bulunmaması durumunda rastgele dağılı noktalar arasındaki ilişkiye, yarı-variogram yaklaşımı doğru sonuçlar vermemektedir. Bu hususun aşılabilmesi için Şen (1989) tarafından yapılan çalışmada noktasal toplam yarı-variogram (NTY) metodu, incelenen değişkenin durağanlığının bulunmaması ve incelenen noktaların rastgele dağılmış olmasına göre nokta ile alan arasındaki ilişki geliştirmiştir.
Xr, referans noktası ve, h1….hn bu referans noktası ile diğer noktalar arasındaki mesafeler olmak üzere değişim karesinin beklenen değeri

                 E[(X_r-X_hi )^2 ]≥0        i=1,………n                                                      (1)

ve yarı-variogram da

                   Y(h_i )=1/2(n-1)  ∑_(i=1)^n▒(X_r-X_hi )^2                                                                 (2)

Alan tahmin hesaplamalarında ise tesir katsayılarının veri ile beraber mesafeye bağlı olarak oluşturdukları ağırlıklı ortalamalar kullanılmaktadır. Dolayısı ile tahminlerin yapılabilmesi için;

         A=w(h_(st,1) )+w(h_(st,2) )+ ………+w(h_(st,n) )                                         (3)

X_T=1/A ∑_(i=1)^n▒〖X_i w(h_(st,i) ) 〗

değerlerini bulunması gerekmektedir. A, tesir katsayılarının ağırlıklı ortalamaya etkisini temsil ederken, XT ise sonuç olarak alan esaslı ağırlıklı ortalama tahmin değerini vermektedir. Tezde aşağıdaki adımlar izlenmiştir;
	Referans bir nokta seçilmiş ve seçilen bu nokta ile diğer noktalar arasındaki mesafeler hesaplanmalıdır. Eğer, n tane nokta varsa, mesafe sayısı da n-1 tane olacaktır. Bu noktalar küçükten büyüğe doğru sıralanmıştır,
	Seçilen referans nokta ile diğer noktalar arasındaki değerlerin farklarının karelerinin ardışık toplamlarının alınması ve yarıvaryogram olabilmesi için her değerin yarıya bölünmesi gerekir,
	Herbir noktanın mesafe değerlerine (X ekseninde) karşılık gelen NTY değerleri Y ekseninde işaretlenmiştir,
	Elde edilen fonksiyonun X ekseninde mesafeler ve Y ekseninde ise NTYdeğerleri hesaplanmış olacaktır. Bunların nokta-alan ilişkilendirme hesaplamalarında kullanabilmek için, her bir noktadaki değerler en büyük değerlere bölünerek standart ve birimsiz hale getirilmiştir.
	Objektif analiz yöntemine göre (Cressman, 1959; Barnes 1964) mesafeler artıkça tesir de azalacaktır. Buna dayanarak standartlaştırılmış değerleri, l'den çıkarılırak ve en büyük değere bölünür SAB (standartlaştırılmış değer) fonksiyonu bulunmuştur.
	İncelenen her nokta için bulunan SAB fonksiyonunda noktalar arasındaki mesafelere göre ağırlıklı ortalamalar alınır ve alansal tahminler yapılmıştır.
	Yarı-variogram tekniği geliştirilerek çoklu-yarıvariogram hesaplamaları üzerinden tahminler yapılmıştır.
Tezde bütün yarı-variogram ile ilgili olarak hesaplamalar ve grafikler çizdirilerek incelenen değişkenler arasında ilişki bulunmuştur. Burada yapılmaya çalışılan incelenen bütün değişiklikleri kullanarak alansal bir formülasyon geliştirilmesidir. İncelenen değişken için alan bağımlılık katsayısı ve incelenen değişkenin standartlaştırılmış değeri çarpılarak alan bağımlılık toplamına bölünmüştür. İncelenen rüzgar türbini için toplam alandaki değişkenlerin etkisi hesaplanmış ve Saha Etki Katsayısı bulunmuştur. Bu hesaplama çoklu-yarıvariogram tekniği ile yapılmıştır. Yani, her bir türbin ve incelenen değişken için alandaki bütün değişkenlerin de hesaba katıldığı bir katsayı geliştirilmiştir. 
Yapılan tez çalışmasında İstanbul, Aydın, Balıkesir ve Amasya illerinde işletmede bulunan 4 adet RES'e ait işletme verileri kullanılmıştır. Toplamda 31 adet rüzgar türbini verisi incelenmiştir. 15 adet 2 MW; 16 adet 2.5 MW kurulu gücündeki rüzgar türbinlerinin, aralarındaki mesafe, rüzgar şiddeti, üretim, sıcaklık, jeneratör sıcaklığı, vibrasyon ve reaktif güç verileri incelenmiştir.  
İncelenen her bir rüzgar türbin verisi %70 eğitim ve %30 test verisine ayrılmış olunup çoklu-variogram %70'e ait saha katsayılarından %30 ölçülmüş veri ile proses edilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bulunan sonuçlar tahmin doğruluğunun ölçülmüş değere %85-%95 arasında yaklaştığını göstermiştir. RES projeleri için bulunan verilen tahmin aralığı iyi bir yaklaşımdır. Geliştirilen modelin test edilmesi amacı ile çoklu regresyon yaklaşımı da incelenmiştir ve kıyaslanmıştır. Bunlara ek olarak aynı yöntem 1 aylık veri için de uygulanmıştır.  
1 aylık incelemede de önerilen çoklu-yarıvariogram yönteminin çoklu regresyon yönteminden saha iyi sonuçlar veridiği görülmüştür.

Abstract:
The meaning of word of rüzgar (wind) is cycle, turmoil and world. Its meaning in science of meteorology is simply moving air. From ancient times, people used wind as a source of energy although not knowing the source of the wind. In this respect, first practices of using wind was grain grinding and sailing boats. Although the ancient Greeks and Romans used to float the sailing boats, it was not done by them to take advantage of the wind power in other activities of the community. Using wind energy for ordinary people has started in Central and East Asia. Windmills first seen in Iran, Afghanistan, Pakistan, Tibet and East Asia and China.

Windmills, especially in Iran and Syria, were taken to the West civilizations along with the Crusades. The use of wind energy by the society, contrary to what is thought, is not in Western Civilizations but Eastern Civilizations. It is known that Asian Civilizations are used in China, Tibet, India, Afghanistan and Iran. The first written information about wind turbines (WT) It is written about horizontal axis windmills from 200 to 300 years (BC). It is known from concrete evidence that the Iranians used vertical axis windmills in the year 700 (BC). Wind power has passed from Asia to Europe around the 10th century. The first indication of this transition is the use of windmills in England during the 11th and 12th centuries. In the year 1190, the German Crusaders took windmills from Syria to their countries. The windmills used since the Middle Ages have been used to draw water from the wells and grind the grain. Many examples in the Netherlands and the Mediterranean can be noted. Historians say that in the 1700s BC the Babylonians used windmills for irrigation around Mesopotamia. 

With the industrial revolution, the emerging world of steam machines in the 18th century began to take advantage of machines based on thermodynamic processes to energize the world. Especially, the use of fossil fuels such as coal, oil and gas has become more advantageous because they provide energy source when requested. Today, wind energy is increasing day by day, even though it cannot be produced in quantities that can cover energy deficit. The main reasons for this are the low operating costs and no need for raw materials.

As of the end of 2017, approximately 500,000 MW of wind power capacity connected to grid in the world. By June 2018, when the dissertation was written, it had 550,000 MW installed power. Planning such a large installed production and transmission system planning is crucial. Especially the European countries have started to work 1990s in the subject. Short-term wind energy forecasting from wind power plants (WPP) and energy production planning are becoming very important.

One of the most important features of liberalized energy markets lies in the planning of distribution of electricity generation and electricity. Companies that supply electricity to the majority of EU countries have to meet a certain amount of energy required by the legislation in their country from renewable energy sources. Today, the use of renewables is mostly through wind energy. When planning for this purpose, companies want to be able to make energy plans for at least 0-48 hours in order to be able to fill the portfolio by focusing on wind power plants. While there is no such problem in power plants operating with traditional energy sources, this situation poses a serious problem in renewables That's the reason most companies in Europe work with wind energy forecasting models. Regarding the subject, the Wind Power Monitoring and Forecasting Center (RITM) was established in 2010 within the scope of YEGM in our country.

The theme of this dissertation is based on the differences between the points studied from the wind power plants (WPP) using the semi-variogram technique and the other points. To investigate the effects of other points; production, temperature, gnerator temperature, vibration, reactive power, height, on a discussed parameter. The results of the missing points between the resulting curves and points can also be calculated. The semi-variogram technique is an important measure of geo-statistics and represents the proportion of area change along a location. Field modeling of wind and variables is a new subject. In general, meteorological studies concentrated grid and mapping methods are mostly used in field studies. The distance between the points and the spatial relationship are not taken into consideration. An important innovation brought about by the thesis is the use of Multi-variogram technique by improving semi-variogram technique. All measured variables are accounted for the calculations. As the data used, it is a significant advantage in terms of the power plant operators if it does not require an external data source other than the plant. The main reasons for such a thesis work can be listed as follows;

	The fact that our country is going to liberalize the energy market and the forecasting of production from WPPs becomes important, 
	Completion of incomplete data of parameters analyzed from WPP, 
	Production planning of WPP,
	The application of multi-variogram technique by developing semi-variogram concept. 

Another important aspect of the prediction of production from WPPs is environmental awareness. Electricity distribution companies using renewable resources as much as possible while giving priority to WPPsin planning. One of the most important aspects of using short-term forecasting is the spot market concept that emerges with liberalized energy market. Making the energy planning in the spot market and the market structure emerging through the bilateral agreements made for instant or short time increases the importance of forecasting. As can be seen in dissertation, these models have been developed by universities and institutes. The forecast of wind energy production is of great importance for electric power transmission and distribution companies. In addition, for the WPP operator, the production forecast for the WPP's maintenance planning is very important. It is desirable to perform maintenance in the period when production is minimum. For this purpose, 4 WPPs operational data were used belonging in various regions of Turkey.
Generally speaking, in meteorological literature, grid and mapping methods are mostly used in field studies. The distance between the points and the spatial relationship are generally not considered. Variograms are the basic approaches to geo-statistics. It examines the distance and direction change ratio of the parameter or variable examined. Two variables close to each other are expected to show more similar properties and values. That is, the correlation between nearby variables is greater than the correlation between two distant variables. As the distance increases, the correlation between the two variables diminishes and there is such a point that this correlation becomes zero. Thus, the variogram graph also shows the distance at which the correlation between the variables examined will be zero.

One of the most important assumptions of the semi-variogram proposed by Matheron (1963) is the field relation, which depends on stationarity and equal distances. Here, a pointwise relation is given to a more uniform distribution of spatial relations. In the absence of stability, the relationship between randomly distributed points does not give accurate results. In order to overcome this problem, the point total semi-variogram (PTSV) method in the study by Şen (1989), the lack of stability of the examined variable and the random distribution of the examined points, PTSV, which is based on the variogram of the calculations and acceptance used, was mostly used in earth science studies.

Xr is the reference point and h1 ... hn is the expected value of the change point, which is the distance between this reference point and the other points


                   E[(X_r-X_hi )^2 ]≥0        i=1,………n                                                       (1)

and thus semi-variogram;

               Y(h_i )=1/2(n-1)  ∑_(i=1)^n▒(X_r-X_hi )^2                                                                      (2)

In the field estimation calculations, the weighted averages of the influence coefficients are used together with the data depending on the distance. Therefore, in order to make estimations;

                   A=w(h_(st,1) )+w(h_(st,2) )+ ………+w(h_(st,n) )                                           (3)

〖                           X〗_T=1/A ∑_(i=1)^n▒〖X_i w(h_(st,i) ) 〗                                                                                (4)

can be formulated. A represents the weighted average effect of the influence coefficients, while XT yields the area-based weighted average predicted value. The following steps must be followed in order to calculate NTY;

1. A reference point should be selected and distances between this selected point and other points should be calculated. If there are n points, the number of distances will be n-1. These points must be aligned from small to large,
2. Each value must be divided into halves so that consecutive sums of the squares of differences of the values between the selected reference point and other points can be taken and the semigram can be obtained,
3. The NTY values corresponding to the respective distance values (on the X axis) are marked on the Y axis,
4. Obtain the distances on the X axis of the obtained function and the NT values on the Y axis. To use these in point-domain association calculations, the values at each point are divided by their largest values into standard and unit-free.
5. According to the objective analysis method, the standardized values are subtracted by 1 and the greatest value is divided and the SAB function is found.
6. For the SAB function found for each point examined, weighted averages are taken according to the distances between the points and spatial estimates are made.
7. Semi-variogram technique was developed and estimates were made on multi-semivariogram calculations.

In the dissertation, all semi-variograms were related to the variables analyzed by drawing calculations and graphs. Here is the development of a spatial formulation using all the changes studied. The field dependency coefficient for the examined variable and the standardized value of the examined variable are multiplied and divided by the field dependency sum. For the examined wind turbine, the effect of the variables in the total area was calculated and the effect coefficient was found.

In the thesis, the relations between the variables analyzed and the variables investigated by the semi-variogram method were found. A spatial formulation has been developed using all the changes studied. The field dependency coefficient for the examined variable and the standardized value of the examined variable are multiplied and divided by the field dependency sum. For the examined wind turbine, the effect of the variables in the total area was calculated and the effect coefficient was found. This calculation is done with a multi-semivariogram technique. That is, a coefficient has been developed for each turbine and for each variable examined.

This thesis used 4 wind power plants commissioned İstanbul, Aydın, Balıkesir and Amasya provinces. A total of 31 wind turbine data were analyzed. 15 units of 2 MW; and 16 units of 2.5 MW wind turbine data examined. The turbine distance, wind speed, production, temperature, generator temperature, vibration and reactive power data are worked.

Each of the wind turbine data examined was divided into 70% educational and 30% test data and the multi-variogram was processed with 30% of the field coefficients from 70% area and the results obtained were compared. The results show that the prediction accuracy approximates the measured value between 85% and 95%. The forecast range given for the WPP projects is a good approach. The developed multi-semivariogram method hs been tested with multiple regression approach. In addition, the same methods were applied for 1 month data.

1 month data study has shown that proposed multi-semivariogram method had better forecats results than multiple regression method.