Combined approaches for prediction of short-term wind power and applications in electirical energy systems
Kısa dönem rüzgar gücü tahmininde birleştirilmiş yaklaşımlar ve elektrik enerji sistemlerindeki uygulamaları
- Tez No: 572429
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET UZUNOĞLU, DR. ŞEREF NACİ ENGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Rüzgar enerjisi, Üretim tahmini, Wind energy, Production estimate
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Güç sistemlerinde toplam üretim içerisindeki rüzgar gücü oranının artması ile birlikte, rüzgar hızının değişken doğasından kaynaklanan ve enerji planlaması ve dağıtımı gibi sistem işletimlerinde meydana gelen sorunlar, sistem işletmecilerinin, şebekelerin ve araştırmacıların ilgisini modern rüzgar hızı ve gücü tahmini yöntemlerine çekmiştir. Bu yöntemler, süreksiz rüzgar gücünün sistem işletimleri üzerindeki etkisini azaltma ve rüzgar enerjisinden etkin bir şekilde yararlanma kapasitesine sahiptirler. Bu kapsamda, en uygun modeli seçme işleminin zorluğundan kaçınmak ve uygun modellerin bireysel güçlerinden faydalanmak amacıyla farklı yöntemlerin birleştirilmesi, son zamanlarda gelecek vadeden bir araştırma alanı olarak ortaya çıkmıştır. Belirtilen nedenden dolayı bu tezde, birleştirilmiş yöntemler ile ilgili kapsamlı bir araştırma gerçekleştirilmiştir ve birleştirilmiş tahmin yöntemleri rüzgar tahmini literatüründe yapılarına göre ilk defa sınıflandırılmışlardır. Daha sonra, elde edilen bilgilerden faydalanılarak en yüksek tahmin performansına sahip olan yaklaşımlar belirlenmiştir ve bu yaklaşımlar sistem performansını geliştirmek amacıyla iki farklı alana uygulanmıştır. İlk uygulama alanında, yük dengesini tamamen garanti ederek ve uygun yakıt hücresi işletimini sağlayarak hidrojen kullanımını en uygun şekilde yönetmek amacıyla, rüzgar türbini, yakıt hücresi ve bataryadan oluşan şebekeden bağımsız bir hibrit sistem içerisinde birleştirilmiş bir yöntem kullanılmıştır. Bu çalışmada, sistemde öngörülen rüzgar gücü fazlalığı ve eksikliğine göre hareket edebilmek amacıyla, bir rüzgar gücü tahmini tabanlı denetleyici önerilmiştir. Diğer uygulama alanında ise bir birleştirilmiş tahmin yönteminin, sanal güç santralleri yapıları üzerindeki faydaları araştırılmıştır ve ölçülmüş gerçek rüzgar ve güneş gücü üretimi değerlerine uyum sağlayabilen bir ekonomik tabanlı yük dağıtımı yöntemi önerilmiştir. Bu sayede, iyileştirilmiş tahminler ile birlikte elektrik piyasasında daha etkin bir şekilde yer almak amaçlanmaktadır. Son olarak, bu çalışma, daha etkin rüzgar hızı ve gücü tahmini yöntemlerinin geliştirilmesi ve tahminlerden farklı alanlarda verimli bir şekilde faydalanılması amacıyla ilgili araştırmacılara birleştirilmiş yöntemlerin gelecekteki olası araştırma konularını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the continuous increase of wind power penetration in power systems, the problems caused by the volatile nature of wind speed and occurring in the system operations such as scheduling and dispatching have drawn attention from system operators, utilities and researchers towards to the state-of-the-art wind speed and power forecasting methods. These methods have the required capability of reducing the influence of the intermittent wind power on system operations as well as of harvesting the wind energy effectively. In this context, combining different methodologies in order to circumvent the challenging model selection and take advantage of the unique strength of plausible models have been recently emerged as a promising research area. Therefore, in this thesis, a comprehensive research about the combined models is realized and the combined forecasting approaches are classified according to their structure for the first time in the literature of wind forecasting. Then, the best performing approaches are determined by utilizing the obtained knowledge and these approaches are applied to two different fields with the aim of improving the system performance. In the first field, a combined approach is used in a stand-alone hybrid system composed of a variable speed wind turbine (WT), a fuel cell (FC) and a battery, in order to optimize the hydrogen utilization while guaranteeing the load balance implicitly as well as to achieve proper FC operation. Herein, a wind power prediction based controller is proposed in order to take action according to foreseen amount of power deficit or excess in the system. The results obtained provide insights about the advantages of utilizing wind power predictions in a hybrid system. In the latter field, the benefits of a combined prediction method on the concept of virtual power plant are investigated and an economic operation based load dispatching strategy that can interactively adapt to the real measured wind and solar power production values is proposed. Hence, it is aimed to participate in the electricity market more efficiently with the improved predictions. Finally, this thesis points out the possible further research directions of combined techniques so as to help researchers in the field develop more effective wind speed and power forecasting methods, and utilize the predictions in different application areas effectively.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve istatistiksel modellerle operasyonel rüzgar enerjisi tahmini: Batman içinn LSTM, ANN ve ARIMA uygulaması
Operational wind energy forecasting using deep learning and statistical models: An application of LSTM, ANN and ARIMA for Batman
İLAYDA KELKİTLİ BAŞARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KEMAL KAYMAK
- Wind energy forecasting methods: A case study of the long short term memory model (LSTM)
Rüzgar enerjı̇sı̇ tahminı̇ yöntemleri: Uzun kısa sürelı̇ bellek modeli (LSTM) örneği
ALI ABDULRAHMAN HUSSEIN SALIHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
EnerjiKırşehir Ahi Evran ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERDİN DANIŞMAZ
- Türkiye elektrik piyasasında istatistiksel yöntem ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak kısa vadeli gün öncesi elektrik fiyatı tahmini için hibrit bir yaklaşım
A hybrid approach short-term day-ahead electricity price forecasting in the turkish power market using statistical method and machine learning algorithms
CEMRE NUR GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
- Akıllı şebekelerde makine öğrenmesi teknikleriyle kısa dönem rüzgâr hızı tahmini: Kocaeli-Türkiye örneği
Short–term wind speed forecasting in smart grids with machine learning techniques: A case study in Kocaeli-Türkiye
MAYSA GAIDOUM AHMED GAIDOUM
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Türkiye enerji piyasasının makine öğrenmesi uygulamasıyla düşük-karbon salımına geçişte ajan temelli modellenmesi
Turkish energy market agent-based modeling for low-carbon transition with machine learning application
BURAK GÖKÇE
Doktora
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU