Weibull ve Rayleigh dağılımlarına göre Elazığ ilinin rüzgâr enerjisi potansiyelinin istatiksel analizi

Yıl 2019, Cilt: 34 Sayı:1, 569 - 580, 26.03.2019

Ebru Kavak Akpınar , Nilay Balpetek

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.416517

Cited By: 2

Öz

Bu çalışmada, Elazığ ilindeki rüzgâr gücü yoğunluğu ve rüzgâr hızı dağılımı parametrelerinin istatistiksel analizi, 2005 – 2014 yılları arasında Meteoroloji Genel Müdürlüğü tarafından saatlik olarak ölçülen rüzgâr hızı verileri kullanılarak araştırılmıştır. Modelleme için Weibull ve Rayleigh dağılımları kullanılmış ve bu modelleme işleminin başarısı R², RMSE ve c² parametrelerine göre değerlendirilmiştir. İstatistiksel kriterlere göre Elazığ ilinin rüzgâr verileri analizlerinde Weibull dağılımının Rayleigh dağılımına göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Rüzgâr enerjisi, rüzgâr enerjisi potansiyelinin istatistiksel olarak belirlenmesi, Weibull dağılımı, Rayleigh dağılımı, Elazığ

Kaynakça

• Birinç S. G., Değişken hızlı rüzgar santrallerini dinamik modellemesi ve karşılaştırılması, Yıldız Teknik Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 2008.
• Lipman N. H. and Musgrove, P. J., Wind energy for the Eighties, England, 1,39-60, 1982..
• Jaramillo O. A. and Borja M. A., Wind speed analysis in La Ventosa, Mexico: a bimodal probability distribution case, Renewable Energy, 29, 1613-1630, 2004.
• Dorvlo A. S. S., Estimating wind speed distribution, Energy Conversion and Management, 43, 2311-2318, 2002.
• Seguro J. V. and Lambert T. W., Modern estimation of thr parametre sor the Weibull wind speed distribution for wind energy analysis. Wind Energy and Industrial Aerodynamics, 85, 75-84, 2000.
• Ramirez P. and Carta J.A., Influence of the data sampling interval in the estimation of the parameters of the Weibull wind speed probability density distribution: a case study, Energy Conversion and Management, 46, 2419-2438, 2005.
• Tağıl Ş., Sinop ve Çevresinde Rüzgar Enerjisi Potansiyeli, Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi Türkiye 8. Enerji Kongresi, 1997.
• Kavak Akpınar E. and Akpınar, S., Statistical Analysis of Wind Energy Potential on the basis of the Weibull and Rayleigh Distribution for Ağın-Elazığ, Turkey, J.Power Energy, 218, 557-565, 2004.
• Kavak Akpınar E., A statistical investigation of wind energy potential, Energy Sources, Part A, 28, 807–82, 2006.
• Kurban M., Hocaoğlu F. O., Kantar ve Mert Y., Weibull dağılımı kullanılarak rüzgar hız ve güç yoğunluklarının istatistiksel analizi, Afyon Kocatepe Bilim Dergisi, 7(2), 205-218, 2007.
• Bulut Y. M. ve Açıkkalp E., Rüzgâr enerjisi potansiyelinin hesaplanmasında parametre tahmin yöntemlerinin incelenmesi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir, 2009.
• Bilgili M., Şahin B. ve Şimşek E., Türkiye’nin güney, güneybatı ve batı bölgelerindeki rüzgar enerjisi potansiyeli, Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi, 30(1), 01-12, 2010.
• Kaplan Y. A., Rayleigh ve Weibull dağılımları kullanılarak osmaniye bölgesinde rüzgar enerjisinin değerlendirilmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitü Dergisi, 20(1), 62-71, 2016.
• Özgür M. A., Kütahya rüzgar karakteristiğinin istatistiksel analizi ve elektrik üretimine uygulanabilirliği, Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Eskişehir, 2006.
• Almalı M. N., ve Ete T., Ortalama rüzgar hızı ve güç yoğunluğunun hesaplanması, Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu, Diyarbakır 2009.
• Gülersoy T. ve Çetin S. N., Menemen bölgesinde rüzgar türbinleri için Rayleigh ve Weibull dağılımlarının kullanılması, Politeknik Dergisi, (13)3, 209-213, 2010.
• Eskin N., Artar H. ve Tolun S., Wind energy potential of Gökçeada Island in Turkey, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12, 839-851, 2008.
• Yıldırım U., Gazibey Y. ve Güngör A., Niğde ili rüzgar enerjisi potansiyeli, Niğde Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 1(2), 37-47, 2012.
• Yılmaz V., Doğan M. ve Tepeyurt N., Rüzgâr enerji potansiyellerinin belirlenmesinde istatistiksel yaklaşım:seçilmiş illerde uygulama çalışması, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3: 174-188, 2013.
• Albostan A., Eren L. ve Çekiç Y., Rüzgar enerjisi potansiyelinin belirlenmesi, Bahçeşehir Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 2008.
• Cliff, W. C., The Effect of generalized wind characteristics on annual power estimates from wind turbine generators, PNL-2436, Richland, Washington: Battele Pacific Northwest Laboratory, 1977.
• Akpınar, K. E., Akpınar S., Determination of the wind energy potential for Maden, Turkey, Energy Convers Manage, 45(18), 2901-14, 2004.
• Weisser, D. A., Wind energy analysis of Grenada: An estimation using the Weibull density function, Renewable Energy, 28, 1803-1812, 2003.
• Deaves, D. M. and Lines I. G., On the fitting of low mean wind speed data to the Weibull distribution, 66, 169-78, 1997.
• Haralambopoulos, D. A., Analysis of wind charactersistics and potential in the East Mediterranean-the Lesvos Case, Renewable Energy, 6, 445-54, 1995.
• Çelik, A. N., A Statistical analysis of wind power density based on the Weibull and Rayleigh models at Southern Region of Turkey, Renewable Energy, 29, 593-604, 2004.
• Ülgen, K. ve Hepbaşlı A., Determination of Weibull parameters for wind energy analysis of İzmir. International Journal of Energy Research; 26(6), 495-506, 2002.
• Genç, A., Murat E., Pekgör A., Oturanç G. Hepbaşlı A. ve Ülgen K., Estimation of wind power potential using Weibull distribution, Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 27, 809-822, 2005.
• Swain, J., Venkatraman S., Wilson J., Least-squares estimation of distribution function in Johnson’s translation systems, J. Statisic Comput. Simulation, 29, 271-210, 1988.
• Chang T. P., Performance comparison of six numerical methods in estimating Weibull parameters for wind energy application, Appl Energy, 88, 272-282, 2011.