ÜRETİLEN RÜZGAR ENERJİSİ TAHMİNİNDE HAVA KOŞULU VERİLERİNİN İSTATİSTİKSEL ANALİZİ VE MODELLENMESİ
Öz
Dünya çapında ve ülkemizde yaygın olarak kullanılan yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgâr enerjisi Türkiye’nin enerji ihtiyacının %10,6’sını karşılamaktadır. Rüzgâr türbini, rüzgârdaki kinetik enerjiyi elektrik enerjisine dönüştüren sistemdir. Rüzgâr türbinin tasarımı ve doğal faktörler üretim kapasitesini doğrudan ve dolaylı olarak etkilemektedir. Doğal faktörlerin içerisinde rüzgâr santralinin kurulduğu konum ve konumdaki hâkim hava olayları yer almaktadır. Rüzgârdan üretilen enerjinin hava sıcaklığı, nemlilik, anlık esinti ve rüzgâr hızı gibi değişkenler ile ilişkisinin olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmada, bahsedilen hâkim hava olayları verilerinin üretilen enerji ile arasındaki ilişkinin istatistiksel analizi yapılmış ve yorumlanmıştır. Araştırma için Eskişehir bölgesinde kurulu, Kartal Res rüzgar enerji santrali seçilmiştir. İlgili rüzgar türbininden Ekim-2023 ayı için toplanan veriler ile hava koşulları verileri arasındaki ilişkiler pearson-korelasyon analizi ile belirlenmiş, üretilen enerjiye etki eden değişkenlerin belirlenmesi için ise regresyon analizi yapılmıştır. Üretilen enerjinin tahmininde rüzgar hızına bağlı olarak kübik matematiksel modelin daha iyi olduğu ortaya konmuştur. Bahsedilen kübik matematiksel modelin üretilen enerjideki değişkenliği R2(adj)=%65,39 ile iyi derecede açıkladığı tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
rüzgar , rüzgar hızı , regressyon analizi , istatiksel analiz
References
- Ackermann T., Soder L. (2000). Wind energy technology and current status: a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 4(4). doi: https://doi.org/10.1016/S1364-0321(00)00004-6
- Ayar B., Gülten Yalçın Z., Dağ M., (2023). Harvesting the Wind: A Study on the Feasibility and Advancements of Wind Energy in Turkey. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi Özel Sayı 49, 43-49.
- Chen H., Wei S., Yang W., Liu S., (2023). Input wind speed forecasting for wind turbines based on spatio-temporal correlation, Renewable Energy, 216, November 2023, 119075. doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2023.119075
- Cheng, K.W.E., Lin, J.K., Bao Y.J. ve Xue X.D., (2009). Review of the wind energy generating system, 8th International Conference on Advances in Power System Control, Operation and Management Sempozyumunda Sunulmuş Bildiri, Hong Kong, Çin. doi: https://doi.org/10.1049/cp.2009.1863
- Dündar, C., Dokuyucu, K., Oğuz, K. ve Bacanlı, H.,(2011) Kısa süreli rüzgar enerjisi tahmini, VI. Yeni ve Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumunda Sunulmuş Bildiri, Kayseri, Türkiye.
- EPDK, T.C. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu, (2024). Elektrik Piyasası Aylık Sektör Raporu. https://www.epdk.gov.tr/Detay/Icerik/3-0-23/aylik-sektor-raporu Son erişim tarihi: 06/02/2024
- EPİAŞ, Enerji Piyasaları İşletme A.Ş, (2023). https://seffaflik.epias.com.tr/transparency/uretim/gerceklesen-uretim/gercek-zamanli-uretim.xhtml
- Son erişim tarihi: 06/02/2024
- Foley A.M., Leahy P.G., Marvuglia A., McKeogh E.J. (2012). Current methods and advances in forecasting of wind power generation. Renewable Energy, 37(1). doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2011.05.033
- Global Wind Energy Council. (2020). Global Wind Report 2020. https://gwec.net/gwec-in-2020/