Short-term and medium-term wind speed forecasting via adaptive neuro-fuzzy inference systems
Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemleri ile kısa ve orta vadeli rüzgar hızı tahmini
- Tez No: 586561
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: ANFIS, Artificial Neural Networks, Feature Selection, Forecasting, Fuzzy Logic, Wind Speed
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
ÖZET Alireza SHATERZADEH YAZDİ Elektrik ve Elektronik Muhendisliği Tez Danışmanı: Dr. Öğr. Üyesi Cavit Fatih KÜÇÜKTEZCAN May 2019, 67 sayfa Son yıllarda, elektrik enerjisi tüketimi gün geçtikçe artmaktadır. Küresel ısınmaya sebep olan sera gazı emisyonlarının büyük kısmı da bu büyüyen elektrik sektörü tarafından tetiklenmektedir. Bu emisyonların çoğuna, kömür ve doğal gaz gibi fosil yakıtlar gibi geleneksel enerji kaynakları sebep olmaktadır. Buna karşılık, yenilenebilir enerji kaynaklarının küresel ısınma emisyonları çok az veya hiç yoktur. Diğer taraftan, geleneksel enerji kaynakları sınırlıdır. Rüzgar enerjisi ise fosil yakıtların kombinasyonuna dayanmadığından, asit yağmuru veya sera gazlarına neden olan atmosfer emisyonları üretmediğinden, dünyada önemli bir yenilenebilir enerji kaynağı olarak yaygınlaşmıştır. Üretilen ve tüketilen elektriksel gücün dengelenmesi gerekliliği ve rüzgarın stokastik doğası nedeniyle, rüzgar hızı ve gücünün tahmininin önemini artırmıştır. Rüzgar hızı tahmininin doğruluğu maliyetleri azaltmak ve üretiminin sürdürülebilirliğini arttırmak için önemli bir role sahiptir. Aslında, rüzgar hızı ve gücünün değişkenliği ile başa çıkma yaklaşımı, rüzgar enerjisinin öngörülebilir değeridir. Son yıllarda rüzgar hızı tahmin yöntemlerinin çeşitliliği yaygınlanmıştır. Bu çalışma, rüzgar hızı tahmini için bir adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi sunmaktadır. Bu araştırmanın temel amacı, nem, basınç, sıcaklık ve günlük rüzgar hızının geçmiş verilerine göre yüksek hassasiyetli çıkışa sahip adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) yöntemi ile kısa ve orta vadeli bir tahmin modeli tasarlamaktır. Tahminden önce, Relieff, korelasyon ve bu araştırmadaki deneyimlere dayalı öznitelik seçim yöntemleri; rüzgar hızı tahmini için önemli özniteliklerin tanımlanması için kullanılıp, tahmin modelinin karmaşıklığı azaltılmıştır. Uygulanan metodolojinin performansı, ortalama mutlak yüzde hatası açısından değerlendirilmiş ve de geleneksel süreklilik tahmin modeliyle karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler : ANFIS, Artificial Neural Networks, Feature Selection,Forecasting, Fuzzy Logic, Wind Speed
Özet (Çeviri)
SHORT-TERM AND MEDIUM-TERM WIND SPEED FORECASTING VIA ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEMS Alireza SHATERZADEH YAZDİ Electrical and Electronics Engineering Thesis Supervisor: Assist. Prof. Dr. Cavit Fatih KÜÇÜKTEZCAN May 2019, 67 pages In recent years, electric power consumption is on increase. A huge part of the global warming emissions, trigger by the increasing electricity sector. Most of those emissions come from fossil fuel like coal and natural gas. In contrast renewable energy resources have a little or no global warming emissions; furthermore, conventional energy sources are limited. Wind speed is growing as a major renewable energy source in the world due to it does not rely on a combination of fossil fuels, so it does not produce atmospheric emissions which cause acid rain or greenhouse gases. Due to the necessity of the balance between supply and demand on the electric power, and the stochastic nature of the wind, forecasting of the wind speed gains in importance. The accuracy of wind speed forecasting has a significant role to reduce costs and increase the sustainability of speed generation. In fact, an approach to deal with the high variability of wind speed is the foreseeable value of wind energy. Thus, a variety of wind speed prediction methods have been published over recent years. This study proposes adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for wind speed forecasting. The main purpose of this research is designing short-term and medium-term forecasting models based on ANFIS by using historical data of humidity, pressure, temperature and wind speed. Prior to forecasting, Relieff method, correlation method and selection method based on the experience during this research is used for the identification of important features for wind speed forecasting and reduces the complexity of the model. Performance of the proposed method is evaluated in terms of mean absolute percentage error and compared with the conventional persistence model.
Benzer Tezler
- Türkiye rüzgâr verilerinin bayesyen maksimum entropi yaklaşımıyla uzay-zaman modeli
Spatiotemporal model of Turkey wind speed data with Bayesian maximum entropy approach
ÖZLEM BAYDAROĞLU
Doktora
Türkçe
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KASIM KOÇAK
- Rüzgar hızı tahmin yöntemleri - örnek bir uygulama
Wind speed forcasting methods – a sample application
SERKAN ŞENKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilim ve TeknolojiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN ÖZGÖNENEL
- 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
- Manisa Soma Bölgesi için Meso Ölçek Sayısal Hava Tahmin Modeli (WRF) Sonuçları ile Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği Modelleri (Meteodyn ve WindSim) Kullanılarak Kısa Vadeli Rüzgar Enerjisi Tahmini
Short Term Wind Energy Prediction for Manisa Soma Region By Using Numerical Weather Prediction Model Results (WRF) and Computational Fluid Dynamics Models (Meteodyn And WindSim)
ÇİĞDEM AKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
- 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