Tokat Bölgesi Rüzgar Karakteristiğinin İstatistiksel Yöntemler ile İncelenmesi

Year 2016, Volume: 19 Issue: 4, 481 - 489, 01.12.2016

Cem Emeksiz Zafer Doğan Levent Gökrem A. Hakan Yavuz

Abstract

Bu çalışmada, Tokat Meteoroloji İstasyonu Müdürlüğü’ne ait 2000-2010 yılları arasındaki günlük ortalama rüzgar hızlarına ait veriler kullanılarak, Tokat bölgesinin rüzgar enerjisi potansiyeli istatistiksel yöntemlerle analiz edilmiştir. Bölgenin rüzgar enerji potansiyelinin belirlenmesinde bölgede daha önce çalışılmamış olan Weibull, Rayleigh, Log-normal ve Gama dağılım fonksiyonları kullanılarak istatistiksel ortalama rüzgar hızları ve güç yoğunlukları hesaplanmıştır. Dağılımların parametrelerinin belirlenmesinde daha küçük standart sapma değerine sahip olan En Küçük Kareler Yöntemi kullanılmıştır. Dağılımların birbirlerine göre performanslarının kıyaslamasında kök ortalama karesel hata (RMSE) ve ortalama karesel hata (MSE) kriterleri kullanılmıştır. Ortalama rüzgar hız değerlerinin Şubat ve Mart aylarında yüksek Kasım ve Aralık aylarında düşük olduğu gözlenmiştir. MSE ve RMSE değerleri incelendiğinde Weibull dağılımının diğer yöntemlere göre daha güvenilir olduğu belirlenmiştir. En düşük MSE değeri 0.0011 ile Mart ayı olasılık dağılımında hesaplanmıştır. Hata aralıkları kullanılan dağılım fonksiyonlarına göre 0.0011 ile 7.9609 aralığında gözlenmiştir.

Keywords

Rüzgar hızı tahmini, Olasılık dağılım fonksiyonları, Weibull-Rayleigh Dağılımları, Rüzgar Enerjisi

Analyzing The Wind Characteristics of Tokat Region With Statistical Methods

Abstract

Wind energy potential was analyzed with statistical methods by using daily average wind speed data of 2000-2010 year of Tokat Meteorology Station. Statistical average wind speed and power density were calculated by using Weibull, Rayleigh, statistical lognormal and gamma distribution functions that have not been used before in this region. Least squares method that has a smaller standard deviation was used to determine the parameters of distributions. Root mean square error (RMSE) and mean square error (MSE) criteria were used in the comparison of distribution performance. The average wind speeds were observed lower in February and March, higher in November and December. When the MSE and RMS values examined Weibull distribution is more reliable than other methods. The lowest MSE value 0.0011 is calculated probability distribution of March. According to the distribution function error range are observed in the range of 0.0011 to 7.9609

Keywords

Estimation of wind velocity, Probability distribution functions, Weibull-Rayleigh distributions, Wind energy