Rüzgar türbini güç eğrileri için etkin aykırı değer tespiti
Effective outlier detection for wind turbine power curves
- Tez No: 809572
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET YEŞİLBUDAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Enerji, toplumların refah düzeyinin artmasında önemli bir faktördür. Enerji üretiminde yaygın olarak kullanılan fosil yakıtlar her geçen gün azalmaktadır. Bu durum, gelecekte fosil yakıt rezervlerinin tükeneceğini göstermekte olup, yenilenebilir enerji kullanımının artmasına yol açmaktadır. Rüzgâr enerjisi, yenilenebilir bir enerji kaynağıdır. Orta ve uzun vadeli kullanım istikrarı ve düşük çevresel etkisi nedeniyle çoğu coğrafi alanda öne çıkmaktadır. Rüzgâr türbini güç eğrileri, rüzgâr enerji değerlendirmesi, şebeke planlaması ve sorun giderme için oldukça önemlidir. Bununla birlikte, güç eğrilerinde bulunan anormal verilerin, güç çıkışını doğru bir şekilde modellemek için temizlenmesi gerekir. Bu tez çalışmasında, öncelikle, bulanık c-ortalamalar algoritması kullanılarak hem ham güç eğrileri birden fazla kümeye bölümlenmiş hem de mevcut veri noktalarının birden fazla kümeye ait olma durumları değerlendirilmiştir. Bu sayede, anormal veriler daha kapsamlı analiz edilmiştir. Sonrasında, kümelenmiş ham güç eğrileri için Mahalanobis uzaklıkları hesaplanarak hem anormal veriler çok değişkenli olarak değerlendirilmiş hem de mevcut veri noktaları anormallik düzeyine göre renklendirilmiştir. Bu sayede, anormal veriler daha etkin temizlenmiştir. Ayrıca, 12 ay süresince 10 dakika aralıklarla toplanan ve mevsimsel etkileri içeren veri setlerinden yararlanılmıştır. Sonuç olarak, uygulanan anormal veri tespit yaklaşımı, rüzgâr türbini güç eğrileri için güvenilir ve verimli sonuçlar sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
Energy is an important factor in increasing the welfare level of societies. Fossil fuels, which are widely used in energy production, are decreasing day by day. This condition indicates that fossil fuel reserves will be depleted in the future, and leads to an increase in the use of renewable energy. Wind energy is a renewable energy source. It stands out in most geographical areas due to its medium- and long-term usage stability and low environmental impact. Wind turbine power curves are crucial for wind energy assessment, grid planning and troubleshooting. However, abnormal data found in the power curves needs to be cleaned in order to accurately model the power output. In this thesis, first of all, by using fuzzy c-means algorithm, both the raw power curves were partitioned into more than one cluster and the status of belonging to more than one cluster of existing data points were evaluated. Thus, abnormal data were analyzed more comprehensively. Afterwards, by computing the Mahalanobis distances for the clustered raw power curves, both abnormal data were evaluated as multivariate and available data points were colorized according to the level of abnormality. Thus, abnormal data were cleaned more effectively. In addition, the datasets, which were collected at 10-min intervals for 12 months and included seasonal effects, were used. As a result, the applied abnormal data detection approach provided reliable and efficient results for wind turbine power curves.
Benzer Tezler
- Rüzgâr türbini güç eğrileri için parametrik modelleme yaklaşımlarının karşılaştırılması
Comparison of parametric modeling approaches for wind turbine power curves
AHMET ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNevşehir Hacı Bektaş Veli ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET YEŞİLBUDAK
- Ev ve işyerleri için rüzgâr ve fotovoltaik otonom hibrit güç sistemlerinde enerji uygulaması
Energy application of wind – photovoltaik autonomous hybrid power systems for home and workplace
VOLKAN KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
EnerjiGaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT GÖKREM
- Hatay bölgesi rüzgar enerjisi potansiyelinin olasılık dağılımları ve yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling wind energy potential of Hatay region using probability distributions and artificial neural networks
İLKER MERT
Doktora
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ
- Rüzgar karakteristiği ve enerjisine etki eden faktörlerin incelenmesi
Investigation of the factors affecting the wind characteristics and energy
POLAT YETER
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER GÜLER
- Kanal içerisinde rüzgar türbini tasarımı ve had analizi ile kanal profilinin türbin performansına etkilerinin incelenmesi
Ducted wind turbine design and investigation of the effects of duct profile to the design with cfd analysis
YİĞİTCAN GÜLSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU