Effects of numerical weather predictions on wind power forecasts
Sayısal hava tahminlerinin rüzgar enerji tahminlerine etkileri
- Tez No: 513871
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL YÜCEL, PROF. DR. RAMAZAN SARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Meteoroloji, Energy, Meteorology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yer Sistem Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 203
Özet
Ülkemizde rüzgar enerjisi yatırımları hızla artmaktadır. Karmaşık meteorolojik bir parametre olan rüzgârdan üretilen elektriksel güç tahminleri de bu alanda önem kazanmaktadır. Bu kapsamda 2010 yılında Yenilenebilir Enerji Genel Müdürlüğü (YEGM) bünyesinde Rüzgar İzleme ve Tahmin Merkezi (RITM) projesi başlatılmıştır. Bu proje ile rüzgar santrallerine ait üretim verileri ve farklı sayısal hava tahmin modelleri kullanılarak bu modellerin kombinasyonu ile saatlik nihai tahminler üretilmektedir. Bu tez çalışmasında Türkiye'de bulunan rüzgar potansiyeli yüksek ve farklı iklim durumlarına sahip 3 coğrafi bölgeden (Marmara, Ege, Akdeniz Bölgeleri), arazi yapısına göre kompleks ve düz arazi durumları olmak üzere 2'şer örnek Rüzgar Enerjisi Santrali seçilmiştir. Santrallerin arazi yapıları bir CBS (Coğrafi bilgi Sistemi) yazılımından pürüzlülük ve digital yükseklik haritaları çıkartılarak belirlenmiştir. Her bir bölgeden seçilen santrallerin uzun dönem (3-4 yıllık) üretim verileri, RITM sistemindeki 3 farklı Orta Ölçekli Sayısal Hava Tahmin Modeli (ECMWF, GFS, ALADIN) girdileri sonucu üretilen rüzgar hızları gerçek ölçüm verileri ve RITM tahminleri sonucu elde edilen nihai güç tahminleri gerçek üretim (MW) verileri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar aylık, mevsimsel, günlük ve saatlik bazda farklı grid noktaları için yapılmıştır. Her bir zaman dilimi için hesaplanan RMSE, bias ve korelasyon katsayılarından elde edilen sonuçlar her modele ait en iyi gridi belirlemede kullanılmıştır. Bu çalışma ile RITM sistemindeki her bir Sayısal Hava Tahmin Modelinin farklı arazi ve iklim yapılarında, farklı mevsimsel dönemlerde ve değişen enerji eşik değerlerindeki başarılarının karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Sayısal hava tahminlerinin analizlerine ilave olarak, rüzgar güç tahminlerinin gelir ve piyasa fiyatlarına olan etkilerini araştırmak amacıyla bu çalışmada yer alan 6 Rüzgar Enerji Santrali için Yenilenebilir Enerji Kaynaklarını Destekleme Mekanizmasından ve Gün öncesi piyasadan kazandıkları gelirleri de ayrıca hesaplanmıştır. Çalışma ile farklı sayısal hava tahmin verilerinin farklı iklim ve arazi koşullarındaki rüzgar tahmin sistemindeki performansının araştırılması ve rüzgar tahminlerinin piyasadaki öneminin analiz edilmesi öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
Wind energy investments are rapidly increasing in Turkey. The prediction of the electrical power generated from the wind is also gaining importance in this field because of the complexity of meteorological parameter wind. In this context, Wind Energy Monitoring and Forecasting Center (RITM) project has been initiated within the scope of the General Directorate of Renewable Energy (YEGM), in 2010. The final hourly wind energy predictions are generated by using the combination of the production data from Wind Power Plants and different numerical weather prediction models with this project. In this Thesis Study, 6 Wind Power Plants are selected according to their high wind potential and their terrain structure (complex or flat) from 3 geographical regions (Marmara, Mediterranean, Aegean) in Turkey. The terrain structures of Wind Power Plants are determined by using Geographical Information System Models which give two maps: digital elevation and roughness. The long term (3-4 year) observed wind speed data of the wind power plants from each region are compared with 3 different Meso Scale Numerical Weather Forecast Model (ECMWF, GFS, ALADIN) outputs and final wind power predictions which mean a combination of RITM power forecast system, compared to actual energy productions. The analyses are made for diurnal, seasonal, monthly basis and different grid points that belongs to each NWP model. Obtained results which is determined by using RMSE, bias and Correlation Coefficients for each time scales are used for determining best grid points for each model. This study aims to compare the performance of each Numerical Weather Prediction Models in the RITM system which has different terrain and climate structures, at different time scales and at different energy thresholds. In addition to numerical weather prediction analysis, Turkish Electricity Market prices according to Renewable Energy Supporting Mechanism and Day Ahead Market Prices have also been calculated for 6 wind power plants in this study in order to research effects of wind power forecasts to the income and market prices. It is foreseen that the study will research and analyze the performance of different numerical weather forecasts in the wind forecasting system of different climate and terrain conditions and importance of wind power forecasts in electricity market.
Benzer Tezler
- Improving wind power forecasts: Integrating adaptive histogram of oriented gradients and multiple numerical weather predictions
Rüzgar gücü tahminlerini iyileştirme: Yönlü gradyanların uyarlanabilir histogramı ile çoklu sayısal hava tahminlerinin entegrasyonu
İLAYDA ÇELENK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
- Kısa süreli rüzgar tahmini için WRF model performansının analizi ve rüzgar gücü uygulamaları
Analysis of wrf model performance for short-term wind prediction and wind power applications
NİLCAN AKATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ SIRDAŞ
- Short-term wind energy prediction system by using mesoscale/microscale modelling with model output statistics on various terrain types
Model çıktılarının istatistiği ile orta ölçek/mikro ölçek modelleri kullanılarak çeşitli arazi tipleri için kısa dönem rüzgar enerjisi tahmin sistemi
DERYA ERGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
DR. GREGOR GIEBEL
- Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms
Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak
CEM ÖZEN
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Ekstrem rüzgarların yapay sinir ağları ve çoklu lineer regresyon kullanılarak kısa süreli tahmini
Short term prediction of extreme winds using artificial neural network and multiple lineer regression
MELEK AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. AHMET ÖZTOPAL