Estimation of Istanbul's Wind Characteristics via Rayleigh Distribution Method by Using Ataturk Airport Data

Öz

Population growth and technological advancements with industrialisation continuously increase the demand for electricity. Electricity is heavily produced with fossil fuel sources, which are environmentally hazardous and wasting assets. Due to the adverse effects of fossil fuels, the demand for electricity production from renewable energy sources increase rapidly. Additionally, foreign energy-dependent countries turn to national and renewable energy to decrease their external dependence. Wind power is one of the prominent renewable energy sources in electricity production. Due to the discontinuous wind, shifting wind speed and its uncontrollable nature, wind plant investments require various feasibility studies beforehand. There are multiple methods to determine the potential of wind power, one of which is Rayleigh distribution functions. Rayleigh distribution is a statistical method to determine a region’s wind energy potential. There are a number of studies on the wind energy potential of Turkey’s different regions. In this study, average wind speed frequency and wind power density are calculated via Rayleigh distribution for Istanbul, with the data from Istanbul Ataturk Airport meteorological station. By using two years of data from 01 November 2015 to 31 October 2017, this study projects the wind power potential for the city of Istanbul. Projections with the help of the wind speed data from the meteorological station are compared to estimations from Rayleigh distributions. The results are found to be acceptable with 0.877 correlation coefficient from the probability density projection and 11.5% in power density. Accordingly, there is not enough potential in the Istanbul region for a wind power plant installation.

Anahtar Kelimeler

• Meteorological data,Rayleigh distribution,Wind estimation

Atatürk Havalimanı Verileri Kullanılarak Rayleigh Dağılım Yöntemiyle İstanbul’un Rüzgâr Karakteristiğinin Tahmini

Öz

Nüfus artışı ve sanayileşme ile birlikte gelişen teknoloji elektrik enerjisine olan talebi gün geçtikçe arttırmaktadır. Elektrik enerjisi ise yoğun olarak çevreye olan zararlarıyla ön plana çıkan ve tükenmekte olan fosil yakıt kaynakları kullanılarak üretilmektedir. Fosil yakıt kaynaklarının bu olumsuz etkilerinden dolayı yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretimine olan talep hızla artmaktadır. Ayrıca, enerji ithalatçısı olan ülkeler dışa bağımlılıklarını azaltmak için yerli ve yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmektedir. Elektrik enerjisi üretiminde kullanılan en önemli yenilenebilir enerji kaynaklarından birisi de rüzgâr enerjisidir. Rüzgârın sürekli olmaması, hızının değişken olması, kontrol edilemiyor olması gibi nedenler rüzgâr santrali yatırımlarının gerçekleştirilmesi için çeşitli yöntemler kullanılarak fizibilite çalışmalarının yapılmasını gerekli kılmaktadır. Rüzgâr enerjisi potansiyelini belirlemede kullanılan çeşitli yöntemler vardır. Bu yöntemlerden biri de Rayleigh dağılım fonksiyonudur. Rayleigh dağılım fonksiyonu belirli bir bölgenin rüzgâr enerjisi potansiyelini belirlemede kullanılan istatistiksel yöntemlerden birisidir. Rüzgâr enerji potansiyeli ile ilgili olarak Türkiye’nin farklı bölgeleri için çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmada ise, Atatürk Havalimanı meteoroloji istasyonundan alınan veriler yardımıyla İstanbul için ortalama rüzgâr hızı frekans yoğunluğu ve rüzgâr gücü yoğunluğu Rayleigh dağılım fonksiyonu kullanılarak belirlenmiştir. 1 Kasım 2015 - 31 Ekim 2017 tarihleri arasındaki iki yıllık verilerin kullanıldığı bu çalışmada İstanbul ili için rüzgâr potansiyeli tahmini yapılmıştır. Meteoroloji istasyonundan alınan rüzgâr hızı verileri yardımıyla yapılan tahminler ve gerçek değerler ile Rayleigh dağılım fonksiyonundan elde edilen bu tahmini değerler karşılaştırılmıştır. Rayleigh dağılımının, olasılık yoğunluk tahmininde 0.877 korelasyon katsayısı ile güç yoğunluğunda ise %11.5 ile kabul edilebilir mertebede sonuçlar verdiği görülmüştür. Elde edilen bu sonuçlara göre bölgede rüzgâr enerjisi santrali kurulumuna uygun bir potansiyel bulunmadığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Meteorolojik veri,Rayleigh dağılımı,Rüzgâr tahmini

Kaynakça

1. Bhattacharya, P., & Bhattacharjee, R. (2010). A study on Weibull distribution for estimating the parameters. Journal of Applied Quantitative Methods, 5, 234-241.
2. Bilgili, M., Şahin, B., & Şimşek E. (2010). Türkiye’nin güney, güneybatı ve batı bölgelerindeki rüzgâr enerjisi potansiyeli. Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi, 30, 01-12.
3. Demir Yetiş, A., Gazigil, L., Yetiş, R., & Çelikezen, B. (2019). Hayvansal atık kaynaklı biyogaz potansiyeli: Bitlis örneği. Akademik Platform Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 7 (1), 74-78.
4. Doğanşahin, K., Uslu, A. F., & Kekezoğlu, B. (2019). İki Bileşenli Weibull Dağılımı ile Rüzgâr Hızı Olasılık Dağılımlarının Modellenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (15), 315-326.
5. Eren, M.V., Atay Polat, M., & Aydın, H. İ. (2016). Türkiye’de yapısal kırılmalı testlerle elektrik tüketimi ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin analizi. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, 56, 275-289.
6. ETKB, (2018). Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, https://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Elektrik Erişim Tarihi: 12 Aralık 2018.
7. Fidan, M.S., & Alkan, E. (2014). Bitkisel Hammaddelerden elde edilen biyodizelin alternatif enerji kaynağı olarak kullanılması. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 4 (2), 144-160.
8. Gülersoy, T., & Çetin, N.S. (2010). Menemen bölgesinde rüzgâr türbinleri için Rayleigh ve Weibull dağılımlarının kullanılması. Politeknik Dergisi, 13 (3), 209-213.

9. Kaplan, Y.A. (2016). Rayleigh ve Weibull dağılımları kullanılarak Osmaniye bölgesinde rüzgâr enerjisinin değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20, 62-71.
10. Kılıç, R., & Urgun, N. (2016). Türkiye’de yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmenin ülke ekonomisine etkileri ve Türkiye’nin enerjideki dışa bağımlılığının azaltılmasına yönelik katkıları. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 47, 148-166.
11. Kidmo, D.K., Danwe, R., Doka, S.Y., & Djongyang, N. (2015). Statistical analysis of wind speed distribution based on six Weibull methods for wind power evaluation in Garoua, Cameroon. Revue des Energies Renouvelables, 18, 105-125.
12. Korukçu, M.Ö. (2011). Türkiye’de dört yerleşim yeri için rüzgâr enerjisi potansiyelinin belirlenmesi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 16, 117-126.
13. Kurban, M., Hocaoğlu, F.O., & Kantar, Y.M. (2007). Rüzgâr enerjisi potansiyelinin tahmininde kullanılan iki farklı istatistiksel dağılımın karşılaştırmalı analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 13 (1), 103-109.
14. Kurnuç Seyhan, A., & Badem, A. (2018). Erzincan ilindeki hayvansal atıkların biyogaz potansiyelinin araştırılması. Akademik Platform Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 6 (1), 25-35.
15. Mert, İ., Karakuş, C., & Peker, F. (2014). Antakya bölgesi rüzgâr karakteristiğinin incelenmesi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 5 (1), 13-22.
16. Şenel, M.C., & Koç, E. (2015). Dünya’da ve Türkiye’de rüzgâr enerjisi durumu-genel değerlendirme. Mühendis ve Makina, 56 (663), 46-56.
17. TUREB, (2019). Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği, Türkiye rüzgar enerjisi istatistik raporu 2019, Ankara, 50p, http://www.tureb.com.tr/files/bilgi_bankasi/turkiye_res_durumu/turkiye_ruzgar_enerjisi_istatistik_raporu_ocak_2019.pdf Erişim Tarihi: 17 Şubat 2019.
18. WWEA, (2019). World Wind Energy Association, Wind power capacity worldwide reaches 600 GW, 53,9 GW added in 2018, http://wwindea.org/blog/2019/02/25/wind-power-capacity-worldwide-reaches-600-gw-539-gw-added-in-2018/ Erişim Tarihi: 25 Şubat 2019.
19. WWEA, (2018). World Wind Energy Association, Half-year statistics 2017, http://wwindea.org/blog/2017/12/20/half-year-statistics-2017/ Erişim Tarihi: 21 Aralık 2018.