Rüzgar potansiyelinin tahmininde Weibull dağılım parametrelerinin belirlenmesi: Isparta bölgesi için bir çalışma örneği
Determination of Weibull distribution parameters in wind potential estimation: A study example for Isparta region
- Tez No: 706861
- Danışmanlar: PROF. DR. OKAN BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Fosil enerji kaynaklarının tükenebilir olması, çevreye zarar vermesi gibi sebeplerden dolayı yenilenebilir enerjiye olan ilgi artmaktadır. Rüzgar enerjisi çevreye zarar vermemesi, dünyanın hemen her yerinde bulunması, sonsuz olması gibi avantajlarından dolayı öne çıkmaktadır. Bir bölgeye rüzgar enerji yatırımı yapılmadan önce bölgenin rüzgar karakteristiği analiz edilmelidir. Weibull dağılımı, rüzgar karakteristiğinin incelenmesinde kullanılan olasılık dağılım yöntemlerinden biridir. Dağılımın parametre hesabında ise çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Dağılımın başarısı, büyük oranda parametre tahmininin başarısına bağlıdır. Bu çalışmada, Isparta bölgesinin rüzgar enerji karakteristiği incelenmiştir. İhtiyaç duyulan rüzgar enerjisi Ekim 2018 – Ekim 2021 tarihleri arasında saatlik olarak kaydedilmiştir. Bölgenin rüzgar karakteristiğini incelemede Weibull dağılımı kullanılmıştır. Dağılımın parametre hesabında ise altı numerik yöntem ve bir metasezgisel algoritma olmak üzere toplam yedi yöntem kullanılmıştır. Justus empirik, moment, grafik, enerji pattern, enerji eğilim ve en yüksek olabilirlik yöntemleri numerik yöntemlerdir. Manta vatozu beslenme optimizasyon algoritması ise metasezgisel yöntemdir. Yöntemlerin başarısı ise ortalama karekök hatası, belirleme katsayısı, ki-kare ve ortalama mutlak hata yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına bakıldığında manta vatozu beslenme algoritmasının numerik yöntemlere göre daha başarılı olduğu görülmüştür. Numerik yöntemler kendi içlerinde kıyaslandığında ise Justus empirik yönteminin başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca, kullanıcı arayüzü tasarlanmıştır. Böylece, kullanıcıların kolay ve hızlı bir şekilde Weibull ile ilgili çalışma yapmasına olanak sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The interest in renewable energy is increasing due to the reasons such as exhaustion of fossil energy sources and the harm to the environment. Wind energy stands out because of its advantages such as not harming the environment, being found almost everywhere in the world, and being endless. Before making a wind energy investment in a region, the wind characteristics of the region should be analyzed. The Weibull distribution is one of the probability distribution methods used in the analysis of wind characteristics. Various methods are used in the parameter calculation of the distribution. The success of the distribution largely depends on the success of the parameter estimation. In this study, wind energy characteristics of Isparta region were studied. The required wind energy was recorded hourly between October 2018 and October 2021. Weibull distribution was used to analyze the wind characteristics of the region. A total of seven methods, six numerical and one metaheuristic, were used to calculate parameters of the distribution. Justus empirical, moment, graph, energy pattern, energy trend and maximum likelihood methods are numerical methods. Manta-ray foraging optimization is a metaheuristic algorithm method. Success of the methods was evaluated using root mean square error, coefficient of determination, chi-square and mean absolute error methods. According to the analysis results, metaheuristic algorithm were successful compared to numerical methods. When numerical methods are compared among themselves, Justus empirical method was successfull. Also, the user interface has been designed. Thus, users are enabled to work on Weibull easily and quickly.
Benzer Tezler
- Kırklareli Üniversitesi Kayalı kampüsünün rüzgar enerjisi potansiyelinin belirlenmesi
Determination the wind energy potential of the Kırklareli University Kayalı campus
BEKİR ADEM ÇAKMAKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiKırklareli ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN HÜNER
- Sivas ilinin güneş ışınım şiddeti ve rüzgar hızının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi
Estimation of solar radiation and wind speed with the artificial neural networks for the city of Sivas
MUSTAFA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiCumhuriyet ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAHİT GÜRLEK
- Veri madenciliği yöntemiyle rüzgâr enerji potansiyelinin incelenmesi
Investigation of wind energy potential by data mining method
RAFAEL BAKIROV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ZAFER ASLAN
- Hibrit güç üretimi tahmininde makine öğrenimi algoritmalarının performans analizi
Performance analysis of machine learning algorithms in hybrid power generation prediction
BEGÜM UZUNOKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHarran ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GENCAY SARIIŞIK
- Makine öğrenme ve derin öğrenme ile rüzgâr hızının tahmini
Prediction of wind speed using machine learning and deep learning
ADEM DEMİRTOP
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ÇOMAK