Despite the high wind energy
potential in Turkey, electric power generation using wind energy is quite low.
Thus, the results obtained from studies on wind power have become extremely
important. In the present study, the wind energy potential of two regions in
Turkey was estimated in
accordance with the data obtained from Turkish State Meteorological Service. First, suitable distribution for wind speed
data was specified by Anderson-Darling and Kolmogorov-Smirnov
goodness-of-fit tests. The Weibull distribution was determined to be the
best fit distribution for wind speed data. The parameters of the Weibull
distribution were estimated by the moment method, least squares method, and
modified maximum likelihood method, which are commonly used methods in the literature.
The parameters obtained were placed in the power density function and the power
density was computed for the two regions. This study provides approximate
information about the wind energy potential of the regions examined.
Rüzgâr enerji potansiyeli ülkemizde yüksek olmasına
rağmen rüzgâr enerjisi kullanımı ile elektrik enerjisi üretimi oldukça azdır.
Bu yüzden rüzgâr gücüne dayalı olarak yapılan çalışmalardan elde edilen
sonuçlar son derece önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada Devlet
Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nden elde edilen verilere göre Türkiye’deki iki
bölgenin rüzgâr enerji potansiyeli tahmin edilmiştir. İlk olarak
Kolmogorov-Smirnov ve Anderson-Darling uygunluk testleri ile rüzgâr hızı
verileri için uygun dağılım belirlenmiştir. Rüzgâr hızı verileri için Weibull
dağılımının en uygun dağılım olduğu saptanmıştır. Literatürde genel olarak
kullanılan moment yöntemi, düzeltilmiş en çok olabilirlik yöntemi ve en küçük
kareler yöntemi ile Weibull dağılımının parametreleri tahmin edilmiştir. Elde
edilen bu parametreler güç yoğunluğu fonksiyonunda yerine koyularak bu iki
bölge için güç yoğunluğu hesaplanmıştır. Bu çalışma incelenen bölgelerin rüzgâr enerji potansiyelleri
konusunda yaklaşık olarak bilgi vermektedir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Statistics |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 1 Issue: 1 |