Geri Dön

Atmospheric effects on short term wind power forecasting

Kısa vadeli rüzgar enerjisi üretim tahminlerinde atmosferik etkiler

  1. Tez No: 678699
  2. Yazar: YÜKSEL KALAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FERHAT BİNGÖL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Rüzgar enerjisinden elektrik üretimi, fosil yakıtlardan elektrik üretimine kıyasla giderek tüm dünyada popüler hale gelmeye başlamıştır. Ancak rüzgardan elektrik üretimi, fosil yakıtlardan elektrik üretimi gibi gece ve gündüz sürekli olarak devam edememektedir. Rüzgarın doğası gereği üretim aralıklı olmaktadır ve bu durum rüzgar enerjisinden elektrik üretimini tahminini oldukça zorlaştırmaktadır. Literatürde rüzgar enerjisi tahmini için güçlü ve sahaya özgü birçok istatistiksel, fiziksel ve hibrid modeller bulunmaktadır. Bu tahmin modellerinin iyileştirmesi üzerine halen çalışmalar devam etmekte olup tahminlerin iyileştirilmesi farklı mühendislik yaklaşımlarına açıktır. Bu çalışmada da farklı atmosferik koşullara sahip üç farklı rüzgar santrali için farklı nümerik hava modellerine dayalı dört farklı tahmin sağlayıcısından elde edilen sonuçlar sıcaklık ve türbülans gibi atmosferik etkiler dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Tahmin sağlayıcısı sonuçları sıcaklık ve türbülans göz önüne alınarak gruplandırılmış, sonuçlar türbinlerin gerçek üretim değerleriyle karşılaştırılmıştır. Belirlenen koşullarda en iyi tahmin sağlayıcısı seçilerek mühendislik yaklaşımıyla yeni bir metot geliştirilmiştir. Yeni geliştirilen metotun yeni bir tahmin modeli olmadığı, yalnızca yeni ve farklı bir mühendislik yaklaşımı olduğu unutulmamalıdır. Yeni metot yardımıyla elektrik piyasasında önemli bir role sahip saatlik ve günlük rüzgardan elektrik enerjisi üretim tahminleri seçilen rüzgar santralleri için iyileştirilmiştir. Geliştirilen metot eğer gerekli girdiler mevcut olursa bir başka rüzgar santralinde de uygulanabilir.

Özet (Çeviri)

Wind power all over the world are being popularizing unlike decrease in conventional sources due to environmental issues. However, power acquired from wind is not stable during day and night, which means that intermittent due to nature of the source. Forecasting in wind power plant is very challenging compared to forecasting of production of conventional power plant. Although there are many robust and site-specific models in order to forecast wind power accurately, decrease of deviation in wind power forecasting by using statistical, physical and hybrid models is still open to new approaches. In this study, four different forecast models based numerical weather prediction (NWP) models for three different wind farms which have different atmospheric conditions are examined to improve wind farm-based power forecasting. For this purpose, wind power forecasting of the providers was categorized based on atmospheric effects, which are site temperature and turbulence. Results have been compared with real time power production from wind turbine supervisory control and data acquisition (SCADA) system. Afterwards, new method based on selecting best provider for specific condition was developed by considering atmospheric effects on power forecasting. It should be noted that the method is an engineering approach, not a new forecast model. In many cases, newly developed method has succeeded to outperform in comparison to results belonging to forecast providers. Hourly and daily wind power forecasting that have significant role in electricity market has been improved for selected wind farms by the help of an engineering approach used in this study. Same method is also implementable to another wind farm if required inputs exist.

Benzer Tezler

  1. 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

    İngilizce

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ DENİZ

  2. Manisa Soma bölgesi için meso ölçek sayısal hava tahmin modeli (WRF) ve hesaplamalı akışkanlar dinamiği modeli (WINDSIM) kullanılarak kısa vadeli rüzgar enerjisi tahmini

    Short term wind energy prediction system for Manisa Soma region by using numerical weather prediction model (WRF) and computational fluid dynamics(WINDSIM) model

    BAHTİYAR EFE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. Ş. SİBEL MENTEŞ

  3. 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

    Türkçe

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİNÇ SIRDAŞ

  4. 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

    İngilizce

    2017

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

    DR. GREGOR GIEBEL

  5. Türkiye'de derece-günlerin dağılımı

    Distribution of degree-days in Turkey

    M.LATİF GÜLTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MİKDAT KADIOĞLU