RÜZGAR VE GÜNEŞ SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI
Abstract
Yapılacak olan çalışmada meteorolojik veriler ile doğru üretim tahmini yapan matematiksel modellerin oluşturulması amaçlanmıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarında, üretim tahminlerini doğru olarak yapabilen modeller bulunmamaktadır. Bu çalışma ile üretilecek modeller sayesinde geleceğe yönelik doğru tahminler yapılmış olup, en uygun yöntem kullanılarak üretilen matematiksel modellerin doğruluğu test edilmiştir. Elde edilen tahmin modelleri ile rüzgâr ve güneş enerjisi santrallerinde kısa dönem enerji üretim tahmini yapılmıştır. Geliştirilen matematiksel modellerin doğruluğu çoklu regresyon analizi kullanılarak incelenmiştir. Bu modeller ile üretim planlaması daha kolay ve doğru bir şekilde tahmin edilmiştir.
References
- [1] C. KARACA, “Güneş ve Rüzgar Enerjisinden Elektrik Enerjisi Üretimi Sistemi Tasarımı,” Yüksek lisans tezi, Elektrik Mühendisliği Bölümü, Selçuk Üniversitesi, Konya, Türkiye, 2012.
- [2] N. UYSAL, “Konya ili için güneş ve rüzgar enerjisinden elektrik üretimi ve kullanımının araştırılması,” Yüksek lisans tezi, Elektrik Mühendisliği Bölümü, Selçuk Üniversitesi, Konya, Türkiye, 2011.
- [3] S. Örün, C. Karatekin, “ İstanbul ili Avrupa Yakası için uzun dönem elektrik enerjisi yük tahmini,” Eleco 2014 Elektrik–Elektronik–Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, Bursa, 2014, ss. 38-43
- [4] Y. Aslan, S. Yavasca, C. Yasar, ”Long term electric peak load forecasting of kutahya using different approaches,” International Journal on “Technical and Physical Problems of Engineering, Issue 7 vol. 3, no. 2, 2011, ss. 87-91
- [5] N. Karaboga, Sayısal Yöntemler ve Matlab Uygulamaları, 2. Baskı, İstanbul, Türkiye:Nobel Yayın Dağıtım, 2015.
- [6] H. Var, B.E. Türkay, “Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönem elektrik yükü tahmini short term electric load forecasting using artificial neural networks,” Eleco 2014 Elektrik–Elektronik–Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, Bursa, Türkiye, 2014.
Establishment Of Mathematical Models For Short-Term Energy Production Forecasting In Wind And Solar Power Plants
Abstract
In the study to be done, it is aimed to establish mathematical models which make accurate production estimation with meteorological data. Renewable energy sources do not have models that can accurately estimate their production. With this model, accurate forecasts for the future are made and models' mathematical models are tested with the most appropriate method. Short-term energy production forecasts were made in wind and solar energy plants with the obtained prediction models. The most appropriate method has been determined by using the multiple regression analysis of the correctness of the developed mathematical models. With this model, production planning has been predicted more easily and accurately.
References
- [1] C. KARACA, “Güneş ve Rüzgar Enerjisinden Elektrik Enerjisi Üretimi Sistemi Tasarımı,” Yüksek lisans tezi, Elektrik Mühendisliği Bölümü, Selçuk Üniversitesi, Konya, Türkiye, 2012.
- [2] N. UYSAL, “Konya ili için güneş ve rüzgar enerjisinden elektrik üretimi ve kullanımının araştırılması,” Yüksek lisans tezi, Elektrik Mühendisliği Bölümü, Selçuk Üniversitesi, Konya, Türkiye, 2011.
- [3] S. Örün, C. Karatekin, “ İstanbul ili Avrupa Yakası için uzun dönem elektrik enerjisi yük tahmini,” Eleco 2014 Elektrik–Elektronik–Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, Bursa, 2014, ss. 38-43
- [4] Y. Aslan, S. Yavasca, C. Yasar, ”Long term electric peak load forecasting of kutahya using different approaches,” International Journal on “Technical and Physical Problems of Engineering, Issue 7 vol. 3, no. 2, 2011, ss. 87-91
- [5] N. Karaboga, Sayısal Yöntemler ve Matlab Uygulamaları, 2. Baskı, İstanbul, Türkiye:Nobel Yayın Dağıtım, 2015.
- [6] H. Var, B.E. Türkay, “Yapay sinir ağları kullanılarak kısa dönem elektrik yükü tahmini short term electric load forecasting using artificial neural networks,” Eleco 2014 Elektrik–Elektronik–Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, Bursa, Türkiye, 2014.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Engineering |
| Journal Section | Articles |
| Authors | |
| Publication Date | January 31, 2018 |
| Published in Issue | Year 2018 |