Rüzgâr hızının istatistiksel modellenmesi
Statistical modeling of wind speed
- Tez No: 555254
- Danışmanlar: PROF. DR. BİRDAL ŞENOĞLU, DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA GÜL AKGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenilenebilir enerji kaynaklarından biri olan rüzgâr enerjisinin doğru bir şekilde modellenmesi, rüzgâr türbininin kurulacağı yerin seçiminde uygun dağılımı belirlerken önem arz etmektedir. Weibull dağılımı literatürde rüzgar hızını modellemek için en yaygın olarak kullanılan dağılımdır. Ancak, bu dağılım doğada karşılaşılan tüm rüzgâr karakteristiklerini uygun şekilde modellemeyebilir. Bu araştırma kapsamında farklı rüzgâr karakteristiklerini modellemek için, Weibull dağılımına alternatif olarak Burr III, IW, GL, PL, GIL, WL ve NWL dağılımlarının da kullanılması önerilmiştir. Bu çalışmada, Balıkesir/Bandırma, Bodrum/Turgutreis, İzmir/Karaburun, İzmir/Seferihisar, Afyon/Sandıklı ve Çanakkale/Gelibolu'ya ait 2015 yılı rüzgâr hızı verileri kullanılmıştır. Bu istasyonlardan elde edilen rüzgâr hızı verileri önerilen dağılımlar kullanılarak modellenmiştir. Bu dağılımların bilinmeyen parametrelerini tahmin etmek için ML yöntemi kullanılmıştır. Rüzgâr hızını modellerken en uygun dağılımı belirlemek için RMSE ve R2 kriterlerine başvurulmuştur.
Özet (Çeviri)
Correct modelling of wind energy, one of the renewable energy sources, is important in determining the appropriate distribution in the selection of the location of the wind turbine. The Weibull distribution is the most widely used distribution for modelling the wind speed in literature. However, this distribution may not model all the wind characteristics encountered in nature appropriately. In order to model different wind characteristics, Burr III, IW, GL, PL, GIL, WL and NWL distributions have been proposed as an alternative to Weibull distribution. In this study, 2015 wind speed data of Balıkesir / Bandırma, Bodrum / Turgutreis, Izmir / Karaburun, İzmir / Seferihisar, Afyon / Sandıklı and Çanakkale / Gelibolu were used. Wind speed data obtained from these stations were modeled using the proposed distributions. The ML method was used to estimate the unknown parameters of these distributions. The RMSE and R2 criteria are used to determine the optimal distribution for modelling wind speed.
Benzer Tezler
- Rüzgâr enerji potansiyelinin istatistiksel yöntemler ve genetik algoritmayla hesaplanması
Determination of the wind energy potential using the statistical methods and the genetic algorithm
MELİH BURAK KOCA
Doktora
Türkçe
2020
İşletmeBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF ŞAHİN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BURAK KILIÇ
- Comparing the performance of wind speed distributions: The case of Central and Southern iraq
Rüzgar hızı dağılımlarının performansının karşılaştırılması: Merkez ve Güney Irak örneği
OTHMAN SAFAA TAHA AL SHALASH
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İstatistikİzmir Ekonomi ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL MURAT ÖZKUT
- Yenilenebilir enerji kaynakları entegre edilmiş elektrik şebekelerinde belirsizlik modellemelerinin güç akış analizi üzerine etkisi
The impact of uncertainty modeling on power flow analysis in electricity grids integrated with renewable energy sources
HAKAN ERKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Bakırçay ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARUK UGRANLI
- Yöresel hava kalitesinin modellenmesi ve enerji tasarrufu öncelikli teknolojik önlem paketlerinin seçimi ve uygulanmasında kullanımı
Localair quality modelling utilization for selection of energy saving technological prevantation packages and application
FİGEN VAR
Doktora
Türkçe
1996
Kimya MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAP KARA