İstatistiksel metotlar ve yapay sinir ağları kullanarak kısa dönem çok adımlı rüzgâr hızı tahmini
Abstract
Bu çalışmada TÜBİTAK T60 ulusal gözlem evi meteoroloji istasyonunun 2016 yılı nisan ayı içerisinde yaptığı gözlem sonuçları PHP programlama dili kullanılarak web sitesi üzerinden derlenmiştir. Elde edilen rüzgâr hızı verileri istatistiksel ve yapay sinir ağı metotları kullanılarak incelenmiş ve meydana getirilen zaman serisi üzerinden ileriye yönelik rüzgâr hızı kestirimlerinde bulunulmuştur. Yapılan hesaplamalar ve gerçek veriler ile kıyaslamalar sonucunda incelenen ARIMA modelleri ve yapay sinir ağları arasında belirgin bir hata oranı farkı görülmüştür. Literatürde yer alan rüzgâr hızı tahmin çalışmaları genellikle sadece tek adım tahmin başarısı üzerinde yoğunlaşırken, önerilen çalışmada sık kullanılan tahmin metotlarının ileriye dönük 12 adım seviyesinde ayrıntılı değerlendirilmeleri gerçekleştirilmiştir.
Keywords
References
- [1] A. Kerem, I. Kirbas, and A. Saygın, “Performance Analysis of Time Series Forecasting Models for Short Term Wind Speed Prediction,” presented at the International Conference on Engineering and Natural Sciences (ICENS), 2016, pp. 2733–2739. [2] İ. Kırbaş and A. Kerem, “Short-Term Wind Speed Prediction Based on Artificial Neural Network Models,” Meas. Control, vol. 49, no. 6, Jul. 2016. [3] M. Narayana, G. Putrus, M. Jovanovic, and P. S. Leung, “Predictive control of wind turbines by considering wind speed forecasting techniques,” in 2009 44th International Universities Power Engineering Conference (UPEC), 2009, pp. 1–4. [4] Z. D. Grève et al., “Impact of the geographical correlation between wind speed time series on reliability indices in power system studies,” in 2016 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON), 2016, pp. 1–6. [5] M. Lydia and S. S. Kumar, “A comprehensive overview on wind power forecasting,” in 2010 Conference Proceedings IPEC, 2010, pp. 268–273. [6] J. Zhong, Y. Hou, and F. F. Wu, “Wind power forecasting and integration to power grids,” presented at the The 2010 International Conference on Green Circuits and Systems (ICGCS), Shanghai, China, 2010, pp. 555–560. [7] M. Khanna, N. K. Srinath, and J. K. Mendiratta, “Feature Extraction of Time Series Data for Wind Speed Power Generation,” in 2016 IEEE 6th International Conference on Advanced Computing (IACC), 2016, pp. 169–173. [8] D. R. Chandra, M. S. Kumari, and M. Sydulu, “A detailed literature review on wind forecasting,” in Power, Energy and Control (ICPEC), 2013 International Conference on, 2013, pp. 630–634. [9] S. S. Soman, H. Zareipour, O. Malik, and P. Mandal, “A review of wind power and wind speed forecasting methods with different time horizons,” in North American Power Symposium 2010, NAPS 2010, 2010. [10] D. R. Chandra, M. S. Kumari, and M. Sydulu, “A detailed literature review on wind forecasting,” in Power, Energy and Control (ICPEC), 2013 International Conference on, 2013, pp. 630–634. [11] M. Bhaskar, A. Jain, and N. V. Srinath, “Wind speed forecasting: Present status,” in 2010 International Conference on Power System Technology, 2010, pp. 1–6. [12] “TÜBİTAK Ulusal Gözlem Evi,” TÜBİTAK Ulusal Gözlem Evi, 2017. [Online]. Available: http://tug.tubitak.gov.tr/tr/teleskoplar/t60-0. [Accessed: 03-Mar-2017]. [13] U. Firat, S. N. Engin, M. Saraclar, and A. B. Ertuzun, “Wind Speed Forecasting Based on Second Order Blind Identification and Autoregressive Model,” in Machine Learning and Applications (ICMLA), 2010 Ninth International Conference on, 2010, pp. 686–691. [14] S. Rajagopalan and S. Santoso, “Wind power forecasting and error analysis using the autoregressive moving average modeling,” in 2009 IEEE Power Energy Society General Meeting, 2009, pp. 1–6. [15] K. Yunus, T. Thiringer, and P. Chen, “ARIMA-Based Frequency-Decomposed Modeling of Wind Speed Time Series,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 31, no. 4, pp. 2546–2556, Jul. 2016. [16] I. Khandelwal, R. Adhikari, and G. Verma, “Time Series Forecasting Using Hybrid ARIMA and ANN Models Based on DWT Decomposition,” Procedia Comput. Sci., vol. 48, pp. 173–179, 2015. [17] H. Vergil and F. Özkan, “Döviz kurları öngörüsünde satınalma gücü paritesi ve ARIMA modelleri: Trkiye Örneği,” İMKB Derg., vol. 9, no. 35, pp. 41–55, 1997. [18] A. M. Foley, P. G. Leahy, and E. J. McKeogh, “Wind power forecasting & prediction methods,” in 2010 9th International Conference on Environment and Electrical Engineering, 2010, pp. 61–64. [19] J. C. Palomares-Salas, J. J. G. de la Rosa, J. G. Ramiro, J. Melgar, A. Aguera, and A. Moreno, “ARIMA vs. Neural networks for wind speed forecasting,” in 2009 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications, 2009, pp. 129–133. [20] O. Kaynar, S. Taştan, and F. Demirkoparan, “Yapay Sinir Ağları ile Doğalgaz Tüketim Tahmini,” Atatürk Üniversitesi İİBF Derg., no. 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, pp. 463–474, 2011. [21] O. Kaynar and S. Taştan, “Zaman serisi analizinde MLP yapay sinir ağları ve ARIMA modelinin karşılaştırılması,” Erciyes Üniversitesi Iktis. Ve İdari Bilim. Fakültesi Derg., no. 33, pp. 161–172, 2009. [22] E. İslamoğlu, “Aralık Değerli Zaman Serilerinde Kullanılan Modelleme Teknikleri,” EÜFBED Fen Bilim. Enstitüsü Derg., vol. 8, no. 2, pp. 178–193, 2015. [23] R. Ak, O. Fink, and E. Zio, “Two Machine Learning Approaches for Short-Term Wind Speed Time-Series Prediction,” IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst., vol. 27, no. 8, pp. 1734–1747, Aug. 2016. [24] İ. Kırbaş, “Short‐Term Multı‐Step Wind Speed Prediction Using Statistical Methods And Artificial Neural Networks,” presented at the International Science and Technology Conference, 2016, vol. 1, p. 1064.
Details
Primary Language
English
Subjects
Computer Software
Journal Section
Research Article
Authors
İsmail Kırbaş
MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
0000-0002-1206-8294
Türkiye
Publication Date
February 1, 2018
Submission Date
April 10, 2017
Acceptance Date
August 1, 2017
Published in Issue
Year 2018 Volume: 22 Number: 1
Cited By
KAPALI ALAN KONUMLANDIRMA SİSTEMLERİ İÇİN DÜĞÜM PROTOTİPİ GELİŞTİRME
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.673695Estimation of wind speed with artificial neural networks method for Isparta using meteorological measurement data
International Journal of Energy Applications and Technologies
https://doi.org/10.31593/ijeat.895362GÖRÜNTÜ İŞLEME VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İLETİM HATLARINDA ARIZA YERİ BELİRLEME
Konya Journal of Engineering Sciences
https://doi.org/10.36306/konjes.678712MULTI-STEP FORWARD FORECASTING OF ELECTRICAL POWER GENERATION IN LIGNITE-FIRED THERMAL POWER PLANT
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.837788Average Wind Speed Prediction in Giresun-Kümbet Plateau Region with Artificial Neural Networks
Balkan Journal of Electrical and Computer Engineering
https://doi.org/10.17694/bajece.1515244