Rüzgâr ve güneş enerji potansiyelinin tahmini ve performans analizi
Estimation and performance analysis of wind and solar energy potential
Yazar: CEMAL KABAR
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Enerji, insan yaşamı için gerekli en önemli unsurlardan biridir. Enerjiye olan ihtiyaç her geçen gün artmakta olup insanoğlu yeni enerji kaynakları arayışına girmiştir. Türkiye'de özellike 90'lı yılların başı itibarı ile önem taşımaya başlayan yenilenebilir enerji kaynaklarınınilk sıralarında rüzgâr ve güneş enerjisi gelmektedir. Bu nedenlerden dolayı yeni ve temiz enerji teknolojilerine olan ilgi, hızlı bir artış göstermektedir. Günümüz kayıtlarına göre Türkiye Rüzgâr enerjisi potansiyeli ve kurulu güç açısından Avrupa'da 4. Sıraya yükselmiştir. Güneş enerji potansiyeli açısından Akdeniz ülkeleri ile karşılaştırıldığında, Tüm Türkiye'nin bulutlu koşullarda dahi uygun potansiyele sahip olduğu söylenebilir. Yenilenebilir enerji kaynakları, atmosferi kirleten fosil yakıtlar ile karşılaştırıldığında, çevre dostu bir enerji türüdür. Ayrıca, rüzgâr ve güneş enerjisi, yenilenebilir enerji kaynakları içinde dünyada ve ülkemizde kullanımı en hızlı yayılan enerji kaynaklarından birisidir.
Bu çalışmada İstanbul'un Avrupa yakası için seçilen bölgede (Ayazağa), genel olarak rüzgâr ve güneş enerjisi incelenmiş olup, uygulama aşamasında ise rüzgârşiddet ve güneş radyasyonu miktarı, yapay sinir ağları yardımıyla tahmini yapılmıştır. Rüzgâr şiddeti ve gelen güneş radyasyonu, istatistiksel değerleri mevsimsel olarak incelenmiştir. Yapılan değerlendirme sonucunda istasyonlarda rüzgârşiddeti ve güneş radyasyonudeğerleri karşılaştırılmış gerek rüzgâr ve gerekse güneş enerjisi açısından yaz mevsimi en verimli dönem olarak saptanmıştır. Oluşturulan modelde kullanılan sıcaklık, güneş radyasyonu, UV radyasyon, rüzgârşiddeti ve toprak üstü sıcaklık verileri gerek test gerekse eğitim aşamalarında işleme tabi tutulmuştur.Model çıktılarına dayalı olarak elde edilen lineer regresyon analizlerinde, modelin tahmin sonuçlarının güvenilir olduğu saptanmıştır. Gözlem verileri ile karşılaştırılan model sonuçlarına göre belirlenen RMSE değerleri 0,06 – 0,21 arasında değişim göstermektedir. Tahmin sonuçlarına göre seçilen bölgenin rüzgâr ve güneş enerji hibrid kaynaklarından yararlanılması açısından önemli bir potansiyele sahip olduğu vurgulanabilir. Ayrıca enerji sektöründeki uygulamacılar ve karar konumunda olan kişilerin elektrik enerjisi ihtiyacının sürekli arttığı günümüzde, mevsimsel rüzgâr ve güneş enerjisi potansiyeli tahmin çalışmalarında alternatif olarak yapay sinir ağları yönteminin özellikle yaz mevsiminde α<0,01 güven seviyesi ile kullanabileceği saptanmıştır.

Abstract:
Energy is one of the most important elements for human life. The need for energy is increasing day by day, and mankind has been searching for new energy sources. Wind and solar energy in the first order of Turkey as per the specifications of the 90s beginning with the importance of renewable energy sources in transport comes. For these reasons, interest in new and clean energy technologies is showing a rapid increase. According to today records and Turkey Wind energy potential in Europe in terms of installed capacity it increased to 4 Pos. Compared with solar energy potential in terms of Mediterranean countries, even said to have the appropriate potential in all of Turkey's cloudy conditions. Renewable energy sources are an environmentally friendly type of energy compared to fossil fuels that pollute the atmosphere. In addition, wind and solar energy are among the fastest growing sources of energy in renewable energy sources both in the world and in our country.
In this study, wind and solar energy were examined in the selected region of Europe (Ayazağa) for Istanbul. In the application phase, the wind intensity and the amount of solar radiation were estimated with artificial neural networks. Wind intensity and incoming solar radiation are statistically analyzed seasonally. As a result of the evaluation, the wind intensity and solar radiation values were compared at the stations and the summer time was determined as the most efficient period in terms of wind and solar energy. The temperature, solar radiation, UV radiation, wind intensity and on-ground temperature data used in the model were both tested and processed during the training phase. In the linear regression analyzes obtained based on the model outputs, it was determined that the estimation results of the model were reliable. The RMSE values determined according to the model results compared with the observational data vary between 0,06 - 0,21. According to the estimation results, it can be emphasized that the selected region has an important potential to utilize the wind and solar energy hybrid sources. Also, it is determined that the artificial neural network method can be used with a confidence level of α <0.01 in summer, as an alternative to the seasonal wind and solar energy potential estimation studies, in the days when the electricity energy needs of the people in the energy sector and decision makers are constantly increasing.