Rayleigh ve Weibull Dağılımları Kullanılarak Osmaniye Bölgesinde Rüzgar Enerjisinin Değerlendirilmesi

Abstract

Bu çalışmada, 2013 yılında saatlik olarak ölçülen rüzgar hızı verilerine dayanarak, Osmaniye’ deki rüzgar enerjisi potansiyeli istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Günümüzde hızla artan enerji ihtiyacını karşılayabilmek için başta Avrupa Birliğine üye ülkeler olmak üzere ülkemiz gibi gelişmekte olan ülkeler yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmişlerdir. Rüzgar enerjisinden elektrik üretiminde, rüzgar türbini parametrelerinin yanında, türbin kurulum alanındaki rüzgar hız dağılımı da önemli rol oynamaktadır. Bölgenin rüzgar enerjisi potansiyeli araştırmasında Weibull ve Rayleigh dağılımları kullanılmıştır. Yapılan bu ön araştırma sonucunda Osmaniye’nin rüzgar enerjisi potansiyelinin istatistiksel olarak elektrik enerjisi üretimi bakımından uygun olduğu görülmüştür. Saatlik olarak ölçülen 2013 yılına ait rüzgar verileri Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğünün Osmaniye Meteoroloji İstasyonu'ndan sağlanmıştır. Osmaniye bölgesinde 2013 yılında bir yıl süre ile ölçülen rüzgar hızları kullanılarak, rüzgar hızlarının esme saatlerinin Weibull ve Rayleigh dağılım fonksiyonuna uyumu araştırılmıştır. Weibull ve Rayleigh dağılımının parametrelerini hesaplamak için  Grafik ve Moment metotları kullanılmıştır. Grafik metodunda şekil ‘k’ ve ölçek parametresi ‘c’ sırasıyla 1.0046 – 1.7744 (m/s) olarak hesaplanmıştır. Moment metodunda şekil ‘k’ ve ölçek parametresi ‘c’ sırasıyla 1.6394- 2.5391 (m/s) olarak hesaplanmıştır. Sonuçta, Weibull modeli ile elde edilen değerler, Rayleigh modeli ile elde edilen değerlere göre daha iyi sonuçlar vermiştir.

Keywords

• Rüzgar enerjisi
• Weibull dağılımı
• Grafik metodu
• Moment metodu
• Rayleigh dağılımı

The Evaluating of Wind Energy Potential of Osmaniye Region with Using Weibull and Rayleigh Distributions

Abstract

In this study, wind energy potential of Osmaniye was statistically analyzed which based on an hourly measured wind speed data in 2013. Today, developing countries like our country especially member states of the European Union have turned to renewable energy sources in order to meet the rapidly growing need for energy. Wind power distribution plays a crucial role in producing electricity from wind power and building wind turbines. The Weibull and Rayleigh Distributions were used to investigate the region’s wind energy potential. The preresearch results show that the wind energy potential in Osmaniye is statistically suitable for electricity production. We have collected the data on the 2013 hourlymeasured wind speed from Osmaniye Meteorology Station of the General Directorate of State Meteorology. We have used the 2013 wind speed values of Osmaniye for inquiring the accordance of blowing hours with the Weibull and Rayleigh Distribution function. The adaptation of blowing time of wind speed which was measured for one year in 2013 was investigated at the Weibull and Rayleigh distribution function at Osmaniye region. Graphical and Moment method were used to calculate the parameters of the Weibull and Rayleigh distribution. The shape 'k' and scale parameter 'c' of Graphical method were calculated 1.0046 - 1.7744 (m/s), respectively. The shape 'k' and scale parameter 'c' of Moment method were calculated 1.6394- 2.5391 (m / s), respectively. Consequently, the value obtained by Weibull model, according to the value obtained by Rayleigh model gave better results.

Keywords

• Wind energy
• Weibull distribution
• Graphical method
• Moment method
• Rayleigh distribution

References

1. Kaplan, Y. A., Ağalar, Ş. 2013. Ülkemizde ve Dünyada Mevcut Rüzgar Enerjisi Durumu ve Politikaları. UTES 2013, Konya, 762-765.
2. Güner S., Albostan A. 2007. Türkiye’nin Enerji Politikası.
3. Gülersoy, T., Çetin, N. 1990. Menemen Bölgesinde Rüzgar Türbinleri için Rayleigh ve Weibull Dağılımlarının Kullanılması Politeknik Dergisi, 13(3), 209-213.
4. Arslan, Ö.P., Arıkan, Y., Erten, M., Çam, E. 2014. Kırıkkale Üniversitesinde Kurulacak Olan Rüzgar Türbini İçin Enerji ve Maliyet Analizinin Yapılması, International Journal of Engineering Research and Development, 6 (2).
5. Yıldırım, U., Gazibey, Y., Güngör, A. 2012. Niğde İli Rüzgar Enerjisi Potansiyeli. Niğde Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 1(2), 37-47.
6. Usta I., Kantar Y. M. 2012 Analysis of Some Flexible Families of Distributions for Estimation of Wind Speed Distributions. Applied Energy, 89 (1), 355–367.
7. Yang X, Qian, Z., Wang, Z. 2010. The Research of Investment and Financing of Wind Power, The 2nd World Non-Grid-Connected Wind Power and Energy Conference 2010, WNWEC2010, Nanjing, China.
8. Ewea, Wind in Power, 2010. European statistics, February, 2011.

9. Altuntaşoğlu Z. 2009. Dünya’da ve Türkiye’de Rüzgar Enerjisindeki Gelişmeler, Rüges 2 Enerji Sempozyum, Haziran-2009 Samsun, Türkiye.
10. Xintao X., Junzi , X. 2010. Evaluation of Potential for Developing Renewable Sources of Energy to Facilitate Development in Developing Countries, Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference, APPEEC2010, Chengdu, China.
11. Gwec, 2012. Global Wind 2012 Report, March 2012.
12. Gwec 2013, Global Wind 2013 Report, March 2013.
13. Kaplan, Y. A. 2015. Overview Of Wind Energy In The World And Assesment of Current Wind Energy Policies in Turkey, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 43, 562-568.
14. Bilgili, M. Şahin B. 2005. Rüzgar Gücü Potansiyelinin Belirlenmesinde Weibull Parametrelerinin Bulunması. Yeni ve Yenilenebilir Enerji Kaynakları/Enerji Yönetimi Sempozyumu, Kayseri, 229-234.
15. Kım, J., Yum, B., 2008. Selection Between Weibull and Lognormal Distributions: A Comparative Simulation Study. Computational Statistics & Data Analysis, 53(2), 477-485.
16. Basu, B., Tiwarı, D., Kundu, D., Prasad, R. 2007. Is Weibull Distribution the Most Appropriate Statistical Strength Distribution for Brittle Materials? Ceramics Internatıonal, 35(1), 237-246.