Araştırma Makalesi

Akıllı Şebekelerde Güneş Enerjisi Üretiminin Zamana Bağlı Olasılıksal Tahmini

Cilt: 7 Sayı: 2 11 Haziran 2019
PDF İndir

Akıllı Şebekelerde Güneş Enerjisi Üretiminin Zamana Bağlı Olasılıksal Tahmini

Öz

Dünyada hızlı nüfus artışı ve fosil yakıt kaynakları rezervlerinin azalışı ile birlikte özellikle güneş enerjisi olmak üzere yenilenebilir enerji kaynaklarına olan talep her geçen gün artmaktadır. Artan enerji ihtiyacını yenilenebilir enerji kaynakları ile akıllı bir yapı formunda karşılayabilmek için akıllı şebekeler geliştirilmiştir. Akıllı şebekelerin temel amaçlarından biri, enerji üretim sürecine yenilenebilir enerji kaynaklarının dâhil edilmesi ve kullanımının arttırılmasıdır. Ancak, mevcut elektrik şebekesi sistemlerine kesintili enerji üretimi yapan ve kontrol edilemeyen yenilenebilir enerji kaynaklarının dâhil edilmesi beraberinde çeşitli zorlukları da getirmektedir. Değişken elektrik enerjisi talebinin hangi yenilenebilir kaynak tarafından ne zaman karşılanacağının belirlenmesi için enerji üretiminin önceden tahmin edilmesi bu zorlukların en önemlilerindendir. Bu sebeple bu çalışmada, atmosferik ölçümleri kullanarak santrale özgü ve saat bazlı enerji üretimini tahmin eden bir model geliştirilmiştir. Bu model makine öğrenmesi yaklaşımları ile oluşturulmuş ve enerji üretimi tahmini yapılmıştır. Çoklu doğrusal regresyon, Powell optimizasyonu ve Markov Chain Monte Carlo simülasyonlarına dayanan olasılıklı programlama gibi çeşitli yöntemler kullanılmış ve tahmin yetenekleri birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Enerji üretimi analitik yaklaşımla %80 doğrulukla tahmin edilirken, olasılıksal yaklaşımla saat bazlı %95 güven aralığında üst ve alt limitini belirtecek şekilde başarılı tahmin edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar makine öğrenmesi ile atmosferik veriler kullanılarak değişken enerji üretiminin önceden tahmin edilebileceğini göstermiştir. Ayrıca tahmin algoritmalarının, yenilenebilir enerji sistemlerinin mevcut şebekeye entegrasyonunu kolaylaştıracağı ve akıllı şebekeyi daha yaygın hale getireceği değerlendirilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] Sağbaş, A., Başbuğ, B. Sürdürülebilir Kalkınma Ekseninde Enerji Verimliliği Uygulamaları: Türkiye Değerlendirmesi. European Journal of Engineering and Applied Sciences, 1 (2018), 41-48.
  2. [2] Çetinbaş, İ., Tamyürek, B., Demirtaş, M. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Kampüsünde elektrik tüketim maliyetinin azaltılmasına yönelik FV üretim ve enerji depolama biriminden oluşan bir mikro şebekenin optimal tasarımı. EMO Bilimsel Dergi, 8 (2018), 33-38.
  3. [3] Chow, SKH, Lee, EWM, Li, DHW. Short-term prediction of photovoltaic energy generation by intelligent approach. Energy and Buildings, 55 (2012), 660-667.
  4. [4] Elektrik, Web Adresi: https://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Elektrik, Erişim Tarihi: 01.04.2019.
  5. [5] Ocak 2019 Aylık Enerji İstatistikleri Raporu-01, Web Adresi: https://www.eigm.gov.tr/File/?path=ROOT%2f4%2fDocuments%2f%C4%B0statistik%20Raporu%2f2019%20Ocak%20Ay%C4%B1%20Enerji%20Raporu.pdf, Erişim Tarihi: 01.04.2019.
  6. [6] State of California Executive Order S-21-09, Web Adresi: http://gov.ca.gov/executive-order/13269, Erişim Tarihi: 30.03.2019.
  7. [7] Sharma, N., Sharma, P., Irwin, D., Shenoy, P. Predicting solar generation from weather forecasts using machine learning. 2011 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm), (2011), 528-533.
  8. [8] Çetinbaş, İ., Tamyürek, B., Demirtaş, M. Design, analysis and optimization of a hybrid microgrid system using HOMER software: Eskişehir Osmangazi University example. International Journal of Renewable Energy Development, 8, (2019), 65-79.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Matematik , Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

11 Haziran 2019

Gönderilme Tarihi

5 Nisan 2019

Kabul Tarihi

20 Mayıs 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Demirtaş, M., Akkoyun, N., Akkoyun, E., & Çetinbaş, İ. (2019). Akıllı Şebekelerde Güneş Enerjisi Üretiminin Zamana Bağlı Olasılıksal Tahmini. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 7(2), 411-424. https://doi.org/10.29109/gujsc.549704

Cited By

                                     16168      16167     16166     21432        logo.png   


    e-ISSN:2147-9526