Prediction of wind power production loss due to icing
Buzlanma kaynaklı rüzgar enerjisi üretim kaybı tahmini
- Tez No: 716822
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Rüzgar santrallerinin hızla yaygınlaşması, soğuk iklim gibi aşırı çevre koşullarına sahip bölgelerden yararlanmayı gerektirmektedir. Soğuk iklimlerdeki rüzgar türbinleri; enerji tahmini dengesizliklerine, artan bakım maliyetlerine ve güvenlik sorunlarına neden olan buzlanma durumlarından muzdariptir. Bu çalışma, saatlik rüzgar türbini buzlanma olaylarını ve ilgili üretim kayıplarını bir gün öncesinden tahmin etmek için genel bir metodoloji önermektedir. İlk olarak, geçmiş verilerden geçmiş buzlanma olayları çıkarılmakta ve ilgili olaylardaki üretim kayıpları hesaplanmaktadır. Daha sonra bu bilgiler, gelecekte gerçekleşmesi olası rüzgar türbini buzlanma olaylarını ve buzlanma ile ilgili üretim kayıplarını tahmin etmeyi amaçlayan denetimli öğrenme modellerini oluşturmak için etiket olarak kullanılır. Bu amaçlar için, çeşitli makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş rüzgar türbini ölçüm verileri ve geçmiş hava tahminleri ile eğitilir. Önerilen metodoloji, bu çalışmada kullanılan veri kümesi üstünde literatürdeki mevcut yaklaşımı performans açısından geride bırakmaktadır. Ortaya çıkan genel model, rüzgar enerjisi şirketlerinin, buzlanma kaynaklı enerji tahmin hataları ve türbin arızaları nedeniyle oluşan mali kayıplarını azaltmalarına yardımcı olabilir.
Özet (Çeviri)
The rapid spread of wind power plants requires utilizing from territories with extreme environmental conditions such as cold climate. Wind turbines in cold climates suffer from icing situations which cause energy forecast imbalances, increased maintenance cost and safety issues. The present study proposes an overall methodology to predict hourly wind turbine icing events and related production losses one day ahead. Firstly, the past icing events are extracted from the historical data and production losses in the related events are calculated. Afterwards, this information is used as labels for building the supervised learning models which aim to forecast future icing events and icing-related production losses of the wind turbine. For those purposes, several machine learning algorithms are trained with historical wind turbine measurement data and past weather forecasts. The proposed methodology outperforms the existing approach in the literature on the dataset used in this study. The resulted overall model could help wind energy companies to reduce their financial loss due to energy forecast errors and turbine failures originating from icing.
Benzer Tezler
- Ice accretion prediction on wind turbine blades and aerodynamic shape optimization for minimizing power production losses
Rüzgar türbin pallerinde buz birikim tahmini ve güç üretim kayıplarını düşürmek için aerodinamik şekil eniyilemesi
ÖZCAN YIRTICI
Doktora
İngilizce
2018
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI TUNCER
PROF. DR. SERKAN ÖZGEN
- Rüzgar tarlası verisi kullanılarak analitik rüzgar türbin izi modellerinin performanslarının değerlendirilmesi
Evaluation of performances of analytical wind turbine wake models using wind farm data
TARIK KAYTANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
- Rüzgar enerjisi yatırımlarındaki risk faktörleri ve enerji üretimi öngörüsünde rüzgar ölçüm verisinin etkisi
Risk factors in wind energy investments and the effect of wind measurement on estimating energy production
ATA MERT TOKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Vanadyum redoks akışkan akü enerji depolama sistemli bir rüzgar tarlası için enerji üretim ve depolama analizi
Energy production and storage analysis for a wind farm supported with a vanadium redox flow battery energy storage system
CANSEV ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU
- Ekstrem rüzgarların yapay sinir ağları ve çoklu lineer regresyon kullanılarak kısa süreli tahmini
Short term prediction of extreme winds using artificial neural network and multiple lineer regression
MELEK AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. AHMET ÖZTOPAL