Derin öğrenme tabanlı hibrit tahminleme modeli kullanarak rüzgar hızı tahminlemesi
Wind speed forecasting using a deep learning-based hybrid forecasting model
Yazar: MUHAMMED MUSA FINDIK
Danışman: DOÇ. DR. CEM EMEKSİZ
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Rüzgar hızı = Wind speed ; Tahminleme = Forecasting ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Günümüzde enerjiye ihtiyaç gün geçtikçe artmaktadır. Bu talebin karşılanabilmesi için fosil temelli kaynaklara göre daha çevreci bir yapıya sahip olan yenilenebilir enerji kaynakları ön plana çıkmaktadır. Bu enerji kaynaklarının başında gelen rüzgar enerjisine, sahip olduğu ekonomik ve çevresel birçok avantajlardan dolayı araştırmacılar tarafından son yıllarda yoğun ilgi gösterilmektedir. Özellikle rüzgar enerjisi çevrim sistemlerinin en önemli girdisini rüzgar hızı oluşturmaktadır. Rüzgar hızının değişkenlik gösteren doğası gereği, enterkonnekte sistemlere dahil edilmesinde sorunlarla karşılaşılmaktadır. Karşılaşılan bu sorunların çözümlenmesinde rüzgar hızının doğru ve güvenilir bir şekilde tahminlemesi üzerinde yoğun çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışmalar ile yüksek doğrulukta tahmin edilen rüzgar hızı kullanılarak başarılı, verimli enerji sistemleri ve bu sistemlerin optimizasyonu sağlanabilmektedir. Bu tez çalışmasında derin öğrenme yöntemleri ile rüzgar hızı tahmini için hibrit bir model önerilmektedir. Önerilen model Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) ve Kapılı Tekrarlayan Birim (GRU) modellerinden oluşmaktadır.  Bu tez çalışmasında yer alan rüzgar hızı verileri Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi yerleşkesinde yer alan ölçüm istasyonundan elde edilmiştir. İstasyonda yer alan sensörler aracılığı ile 1'er saat aralıklar ile 3 yıllık (2018-2020) veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti kullanılmadan önce normalizasyon işlemi ile veri ön işlemesine tabi tutulmuştur. Sonrasında 3 farklı vaka çalışması için veriler haftalık, aylık ve yıllık olmak üzere ayrılmıştır. Önerilen modelin doğruluğu ve güvenilirliği performans kriterleri (MAPE, R2, RMSE) ile test edilmiştir. Modelin başarısını ölçmek için 5 farklı derin öğrenme yöntemleri (CNN-LSTM, CNN-RNN, LSTM-GRU, LSTM, GRU) ile kıyaslanması yapılmıştır. Rüzgar hızı tahminlemesi alanında ilk kez kullanılan CNN-GRU hibrit modeli yapılan kıyaslamalar neticesinde yüksek bir başarı yüzdesi elde ettiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Nowadays, the need for energy is increasing day by day. In order to meet this demand, renewable energy sources that have a more environmentally friendly structure than fossil-based sources come to the fore. Due to the many economic and environmental advantages that wind energy, which is one of the leading energy sources, has in recent years, researchers have been paying great attention to it. In particular, the most important input of wind energy cycle systems is wind speed. Due to the variable nature of the wind speed, problems are encountered with its inclusion in interconnection systems. In solving these problems, intensive studies are being carried out on accurate and reliable forecasting of wind speed. With the help of these studies, successful, efficient energy systems and optimization of these sites can be achieved by using the wind speed estimated with high accuracy. In this thesis, a hybrid model for wind speed estimation with deep learning methods is proposed. The proposed model consists of Convolutional Neural Networks (CNN) and Gated Recurrent Unit (GRU) models. The wind speed data in this thesis study were obtained from the measurement station located at the Faculty of Engineering and Architecture campus of Tokat Gaziosmanpasa University. A 3-year (2018-2020) data set has been created with December intervals of 1 hour through the sensors located at the station. The generated data set was subjected to data preprocessing by normalization process before being used. Then, the data were divided into weekly, monthly and yearly for 3 different case studies. The accuracy and reliability of the proposed model were tested by performance criteria (MAPE, R2, RMSE). In order to measure the success of the model, a comparison was made with 5 different deep learning methods (CNN-LSTM, CNN-RNN, LSTM-GRU, LSTM, GRU). It has been observed that the CNN-GRU hybrid model, which was used for the first time in the field of wind speed forecasting, achieved a high percentage of success as a result of comparisons made.