Rüzgâr Hızı Haritalarının Oluşturulmasında Kullanılan Enterpolasyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması: Balıkesir Örneği

Year 2021, , 130 - 137, 24.02.2021

Selim Serhan Yıldız

https://doi.org/10.35414/akufemubid.866014

Cited By: 1

Abstract

Dünyada artan enerji ihtiyacıyla beraber yenilenebilir enerji kaynaklarına olan talep de gün geçtikçe artmaktadır. Enerji ihtiyacındaki bu artış, devletleri ve özel sektör yatırımcılarını yenilenebilir enerji kaynaklarına yönlendirmektedir. Yeryüzündeki en önemli yenilenebilir enerji kaynaklarından biri de rüzgâr enerjisidir. Son yıllarda rüzgâr enerjisinin yenilenebilir enerji kaynakları ile üretilen enerji miktarındaki payı artmaktadır. Bu artışta rüzgâr enerjisinin çevre dostu olması ve kendini yenileyebilmesi gibi özellikleri sayesinde sürdürülebilir bir enerji kaynağı olmasının etkisi büyüktür. Bu anlamda, rüzgâr enerjisinden en yüksek verimi alabilmek için santrallerin doğru konumlandırılması başka bir ifade ile santral yer seçimi hususu büyük öneme sahiptir. Rüzgâr enerji santrallerinin yer seçiminde literatürdeki en önemli parametrelerden biri rüzgâr enerjisi kaynağı ve buna bağlı olarak rüzgâr hızıdır. Rüzgâr hızı haritalarının oluşturulabilmesi için belirli sayıda istasyondan elde edilen noktasal hız verilerinin çalışma alanına yayılması gerekmektedir. Bu çalışmada, Balıkesir ilinde yer alan 32 adet meteoroloji istasyonundan elde edilen rüzgâr hızı verileri yardımıyla Balıkesir ili sınırları içinde IDW, Kriging, Natural Neighbor, Spline ve Trend olmak üzere beş farklı enterpolasyon yöntemi ile rüzgâr hızı haritaları oluşturulmuş ve kullanılan enterpolasyon yöntemleri karesel ortalama hata değerlerine göre karşılaştırılmıştır.

Keywords

Rüzgâr Hızı, Enterpolasyon, Balıkesir, RES

Thanks

Çalışma kapsamında kullanılmış olan rüzgâr hızı verilerinin temini konusunda desteklerini esirgemeyen T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü'ne teşekkür ediyorum.

A Comparison of Interpolation Methods in Creation of Wind Speed Maps: A Case Study of Balıkesir

Abstract

With the increasing need for energy in the world, the demand for renewable energy sources is increasing day by day. This increase in energy need directs governments and private sector investors to renewable energy sources. Wind energy is one of the most important renewable energy resources on earth. In recent years, the share of wind energy in the amount of energy produced by renewable energy sources has been increasing. Wind energy emerges as a sustainable energy source due to its environmental friendliness and ability to renew itself. These features of wind energy have a great effect on the increase of its share in the energy sector. In order to get the highest efficiency from wind energy, the correct positioning of wind farms, that is, the concept of site selection is very important. One of the most important parameters in site selection of wind farms is the wind energy source and the wind speed accordingly. In order to create wind speed maps, wind speed data obtained from a certain number of stations should be interpolated for the study area. In this study, wind speed data obtained from 32 meteorology stations in Balıkesir province were used. With the help of these data, wind velocity maps were created with five different interpolation methods, namely IDW, Kriging, Natural Neighbor, Spline and Trend, within the borders of Balıkesir province. Finally, the results obtained by these five methods were compared with the real wind speed values according to root mean square error and evaluations were made.

Keywords

Wind Speed, Interpolation, Balıkesir, Wind Farm

References

• Ackere, S.V., Eetvelde, G.V., Schillebeeckx, D., Papa, E., Wyngene K.V., Vandevelde, L., 2015. Wind resource mapping using landscape rougness and spatial interpolation methods. Energies, 8, 8682-8703.
• Bobach, T., 2008. Natural Neighbor Interpolation Critical Assessment and New Contributions. PhD thesis, Dem Fachbereich Informatik der Technischen Universitat Kaiserslautern, Kaiserslautern, 215.
• Doğru, A.Ö., Keskin, M., Özdoğu, K., İliev, N., Uluğtekin, N.N., Balçık, F.B., Göksel, Ç., Sözen, S., 2011. Meteorolojik verilerin değerlendirilmesi ve sunulması için enterpolasyon yöntemlerinin karşılaştırılması. TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 2011.
• Gonzalez-Longatt, F.G., Medina H., Gonzalez J.S., 2015. Spatial interpolation and orographic correction to estimate wind energy resource in Venezuela. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 48, 1-16.
• Krewitt, W., Nitsch, J., 2003. The potential for electricity generation from on-shore wind energy under the constraints of nature conservation: a case study for two regions in Germany. Renewable Energy, 28, 1645-1655.
• Lam, N.S., 1983. Spatial Interpolation Methods: A Review. The American Cartographer, 10, 129-150.
• Luo, W., Taylor, M.C., Parker, S.R, 2008. A comparison of spatial interpolation methods to estimate continuous wind speed surfaces using irregularly distributed data from England and Wales. International Journal of Climatology, 28, 947-959.
• Moradi, S., Yousefi, H., Noorollahi, Y., Rosso, D., 2020. Multi-criteria decision support system for wind farm site selection and sensitivity analysis: case study of Alborz Province, Iran. Energy Strategy Reviews, 29, 100478.
• Parry, T., Baban, S., 2001. Developing and applying a GIS-assisted approach to locating wind farms in the UK. Renewable Energy, 24, 59-71.
• Tar, K., 2008. Some statistical characteristics of monthly average wind speed at various heights. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12, 1712-1724.
• Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği (TUREB), 2020. Türkiye Rüzgar Enerjisi Istatistik Raporu - Temmuz 2020.
• Yıldız, S.S., 2021. Balıkesir İli Rüzgâr Hızı Haritalarının Hazırlanması ve Rüzgâr Enerjisi Potansiyeli Açısından İncelenmesi. Geomatik, 6(3), 198-206.
• 1-https://enerji.gov.tr/eigm-yenilenebilir-enerji-kaynaklar-ruzgar, (15.02.2021)