Research Article

UZUN DÖNEM RÜZGÂR HIZI TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI VE PERFORMANS İNCELEMESİ

Volume: 8 Number: 1 May 31, 2019

UZUN DÖNEM RÜZGÂR HIZI TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI VE PERFORMANS İNCELEMESİ

Öz

Enerjinin mümkün olduğu sürece yenilenebilir kaynaklardan sağlanması sürdürülebilir kalkınmanın en önemli gerekliliklerindendir. Rüzgâr enerjisi, mevcut potansiyel bakımından Türkiye coğrafyasında önemli bir yere sahiptir. Ülkemizde tüketilen enerjinin önemli bir kısmı fosil yakıtlarla ve ithal edilen kaynaklarla sağlanmaktadır. Bu durum, ülkemizi stratejik ve ekonomik olarak olumsuz etkilemektedir. Tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de yenilenebilir enerji yatırımları artmaktadır. Yenilenebilir enerji potansiyellerinin doğru bir şekilde belirlenmesi, yatırımın atıl konuma düşmesini önleyecektir. Bu çalışmada Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü’nden temin edilen geçmişe dönük 30 yıllık rüzgâr hızı, nem, basınç, sıcaklık ve yağış miktarı verilerini kapsayan meteorolojik veri seti kullanılmıştır. Bu veri setiyle Ankara ilinde bulunan örnek ilçeler için rüzgâr hızı tahmini yapılmıştır. Matlab'da YSA modellerini oluşturmak için farklı yapay sinir ağı öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Rüzgâr hızı tahmin sonuçlarına bakıldığında; test verileri için ortalama mutlak yüzdesel hata (OMYH) Çubuk için %9,48,  Keçiören için %7,77, Polatlı için %7,88, Bala için %6,83, Şereflikoçhisar için %8,02 ve Haymana için %5,41 şeklinde bulundu.

Anahtar Kelimeler

References

  1. i) https://www.tureb.com.tr/turebsayfa/basin-bildirisi/20-subat-2017, E. Tar.: 10.10.2018
  2. ii) http://www.emo.org.tr/ekler/da44881c9619855_ek.pdf, E. Tar.: 10.10.2018
  3. iii) https://setav.org/assets/uploads/2017/04/YenilenebilirEnerji.pdf, E. Tar.: 10.10.2018
  4. iv) Çam, E. vd. (2005), A Classification Mechanism For Determining Average Wind Speed And Power In Several Regions Of Turkey Using Artificial Neural Networks. Renewable Energy, 30 (2) : 227-239.
  5. v) Sözen, A. vd. (2005), Solar-Energy Potential In Turkey. Applied Energy, 80 (4): 367-381.
  6. vi) Yalçın, N., Yapay Sinir Ağları Ders Notları. Bilecik Üniversitesi.
  7. vii) Yavuz, S., Deveci, M. (2012), İstatiksel Normalizasyon Tekniklerinin Yapay Sinir Ağın Performasına Etkisi, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 40: 167-187.
  8. viii) Karali, F.C., Ülengin, F. (2008), Yapay Sinir Ağları ve Bilişsel Haritalar Kullanılarak İşsizlik Oranı Öngörü Çalışması. İtü Dergisi/d Mühendislik. 7 (3): 15-26.ix) Witt, S.F., Witt, C.A. (1992), Modeling and Forecasting Demand in Tourism, Academic Press, Londra, Britain.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Linguistics

Journal Section

Research Article

Publication Date

May 31, 2019

Submission Date

March 13, 2019

Acceptance Date

May 31, 2019

Published in Issue

Year 2019 Volume: 8 Number: 1

APA
Altınsoy, M., & Bal, G. (2019). UZUN DÖNEM RÜZGÂR HIZI TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI VE PERFORMANS İNCELEMESİ. Mesleki Bilimler Dergisi (MBD), 8(1), 21-28. https://izlik.org/JA44PU92WA