Research Article

Akıllı Şebekelerde Güneş Enerjisi Üretiminin Zamana Bağlı Olasılıksal Tahmini

Volume: 7 Number: 2 June 11, 2019
Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology Cover
Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology
PDF Download

Akıllı Şebekelerde Güneş Enerjisi Üretiminin Zamana Bağlı Olasılıksal Tahmini

Öz

Dünyada hızlı nüfus artışı ve fosil yakıt kaynakları rezervlerinin azalışı ile birlikte özellikle güneş enerjisi olmak üzere yenilenebilir enerji kaynaklarına olan talep her geçen gün artmaktadır. Artan enerji ihtiyacını yenilenebilir enerji kaynakları ile akıllı bir yapı formunda karşılayabilmek için akıllı şebekeler geliştirilmiştir. Akıllı şebekelerin temel amaçlarından biri, enerji üretim sürecine yenilenebilir enerji kaynaklarının dâhil edilmesi ve kullanımının arttırılmasıdır. Ancak, mevcut elektrik şebekesi sistemlerine kesintili enerji üretimi yapan ve kontrol edilemeyen yenilenebilir enerji kaynaklarının dâhil edilmesi beraberinde çeşitli zorlukları da getirmektedir. Değişken elektrik enerjisi talebinin hangi yenilenebilir kaynak tarafından ne zaman karşılanacağının belirlenmesi için enerji üretiminin önceden tahmin edilmesi bu zorlukların en önemlilerindendir. Bu sebeple bu çalışmada, atmosferik ölçümleri kullanarak santrale özgü ve saat bazlı enerji üretimini tahmin eden bir model geliştirilmiştir. Bu model makine öğrenmesi yaklaşımları ile oluşturulmuş ve enerji üretimi tahmini yapılmıştır. Çoklu doğrusal regresyon, Powell optimizasyonu ve Markov Chain Monte Carlo simülasyonlarına dayanan olasılıklı programlama gibi çeşitli yöntemler kullanılmış ve tahmin yetenekleri birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Enerji üretimi analitik yaklaşımla %80 doğrulukla tahmin edilirken, olasılıksal yaklaşımla saat bazlı %95 güven aralığında üst ve alt limitini belirtecek şekilde başarılı tahmin edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar makine öğrenmesi ile atmosferik veriler kullanılarak değişken enerji üretiminin önceden tahmin edilebileceğini göstermiştir. Ayrıca tahmin algoritmalarının, yenilenebilir enerji sistemlerinin mevcut şebekeye entegrasyonunu kolaylaştıracağı ve akıllı şebekeyi daha yaygın hale getireceği değerlendirilmektedir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. [1] Sağbaş, A., Başbuğ, B. Sürdürülebilir Kalkınma Ekseninde Enerji Verimliliği Uygulamaları: Türkiye Değerlendirmesi. European Journal of Engineering and Applied Sciences, 1 (2018), 41-48.
  2. [2] Çetinbaş, İ., Tamyürek, B., Demirtaş, M. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Kampüsünde elektrik tüketim maliyetinin azaltılmasına yönelik FV üretim ve enerji depolama biriminden oluşan bir mikro şebekenin optimal tasarımı. EMO Bilimsel Dergi, 8 (2018), 33-38.
  3. [3] Chow, SKH, Lee, EWM, Li, DHW. Short-term prediction of photovoltaic energy generation by intelligent approach. Energy and Buildings, 55 (2012), 660-667.
  4. [4] Elektrik, Web Adresi: https://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Elektrik, Erişim Tarihi: 01.04.2019.
  5. [5] Ocak 2019 Aylık Enerji İstatistikleri Raporu-01, Web Adresi: https://www.eigm.gov.tr/File/?path=ROOT%2f4%2fDocuments%2f%C4%B0statistik%20Raporu%2f2019%20Ocak%20Ay%C4%B1%20Enerji%20Raporu.pdf, Erişim Tarihi: 01.04.2019.
  6. [6] State of California Executive Order S-21-09, Web Adresi: http://gov.ca.gov/executive-order/13269, Erişim Tarihi: 30.03.2019.
  7. [7] Sharma, N., Sharma, P., Irwin, D., Shenoy, P. Predicting solar generation from weather forecasts using machine learning. 2011 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm), (2011), 528-533.
  8. [8] Çetinbaş, İ., Tamyürek, B., Demirtaş, M. Design, analysis and optimization of a hybrid microgrid system using HOMER software: Eskişehir Osmangazi University example. International Journal of Renewable Energy Development, 8, (2019), 65-79.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Mathematical Sciences , Engineering

Journal Section

Research Article

Authors

Publication Date

June 11, 2019

Submission Date

April 5, 2019

Acceptance Date

May 20, 2019

Published in Issue

Year 2019 Volume: 7 Number: 2

DOI

https://doi.org/10.29109/gujsc.549704

IZ

https://izlik.org/JA99US35GY

Cite

RIS / Bibtex
APA
Demirtaş, M., Akkoyun, N., Akkoyun, E., & Çetinbaş, İ. (2019). Akıllı Şebekelerde Güneş Enerjisi Üretiminin Zamana Bağlı Olasılıksal Tahmini. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım Ve Teknoloji, 7(2), 411-424. https://doi.org/10.29109/gujsc.549704

Cited By

İki Hücreli PEM Yakıt Pili Yığının Sayısal Analizi

Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji

https://doi.org/10.29109/gujsc.623951

Fotovoltaik Modüllerde Faz Değiştiren Madde Kullanımı ve Verimlerine Etkisi

Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji

https://doi.org/10.29109/gujsc.642254

Yeni Nesil Yüksek Gerilim Kazançlı ve İzoleli Z-Kaynak DA-DA Dönüştürücü için K-Faktör Tasarım Yöntemi ile Analog Denetleyici Tasarımı ve Uygulaması

Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji

https://doi.org/10.29109/gujsc.912858

Enhanced Control of Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Fed Basic Series Positive Super Voltage Lift Luo Converter Using Interval Type-2 Fuzzy Logic

Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji

https://doi.org/10.29109/gujsc.1433379

                                TRINDEX     16167        16166    21432    logo.png

      

    e-ISSN:2147-9526