Geri Dön

Meteorolojik faktörlerin rüzgâr enerji santrallerine etkisi

The effect of meteorological factors on wind power plants

  1. Tez No: 977748
  2. Yazar: HATİCE ŞİMŞEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEYNEP HASIRCI TUĞCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Rüzgâr enerjisi, dünya genelinde giderek daha fazla önem kazanan yenilenebilir ve sürdürülebilir bir enerji kaynağıdır. Ancak, rüzgâr hızının değişkenliği rüzgâr enerjisi üretiminde belirsizlikler yaratmakta ve bu durum, şebeke entegrasyonu ile enerji planlaması açısından önemli sıkıntılara yol açmaktadır. Bu çalışmanın amacı, meteorolojik verileri kullanarak K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN), Geliştirilmiş Gradyan Artırma (Extreme Gradient Boosting - XGBoost), Rastgele Orman (Random Forest - RF) ve Hafif Gradyan Artırmalı Makine (Light Gradient Boosting Machine – LightGBM) algoritmalarının rüzgâr enerjisi üretimindeki tahmin performanslarını karşılaştırmalı olarak incelemektir. Çalışmada bir rüzgâr enerji santraline ait geçmişe yönelik üretim verileri kullanılmıştır. Tahmin modellerinde kullanılan giriş değişkenleri rüzgâr hızı, kanat açısı, sıcaklık, rotor hızı ve nacelle yönü; çıkış değişkeni ise rüzgâr enerjisi üretimidir. Her bir modelin tahmin performansını artırmak için hiperparametre optimizasyonu Bayesçi optimizasyon yöntemine dayanan Optuna kütüphanesi kullanılarak gerçekleştirilmiş ve bu aşamada 5 katlı çapraz doğrulama (K-Fold Cross Validation) tekniği uygulanmıştır. Modellerin tahmin doğrulukları; Kök Ortalama Kare Hata (Root Mean Square Error – RMSE), Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error - MAE) ve Belirleme Katsayısı (Coefficient of Determination - R²) gibi istatistiksel performans ölçütleriyle değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Wind energy is a renewable and sustainable energy source which gains inreasingly more importance around the world. However, the instability of wind speed creates uncertainties in wind energy production and this leads to significant problems in terms of grid integration and energy planning. The aim of this study is to comparatively examine the predictive performances of K-Nearest Neighbors (KNN), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF) and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) algorithms in wind power generation using meteorological data. Historical generation data of a wind power plant were used in the study. The input variables used in the forecast models are wind speed, blade angle, temperature, rotor speed, and nacelle direction; The output variable is wind power generation. In order to increase the prediction performance of each model, hyperparameter optimization was performed using the Optuna library based on the Bayesian optimization method, and at this stage, the 5-fold cross validation technique was applied. Prediction accuracy of models was evaluated with statistical performance criteria such as Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Coefficient of Determination (R²).

Benzer Tezler

  1. Investigation of SO2 pollution from coal-fired and geothermal power plants using high resolution satellite retrievals

    Yüksek çözünürlüklü uydu verileri kullanılarak kömür yakıtlı ve jeotermal santrallerden kaynaklı SO2 kirliliğinin incelenmesi

    SÜMEYYE SENA DEĞER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL

  2. Marmara Bölgesi'nin kırsal ve kentsel alanlarında PM10, PM2.5 konsantrasyonlarının yersel ve zamansal değişimi

    Spatial and temporal variation of PM10 and PM2.5 concentrations at urban and rural sites of Marmara Region

    ECE ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALAHATTİN İNCECİK

  3. Theoretical modeling of the energy efficiency of a shopping mall

    Bir alışveriş merkezinin enerji verimliliğinin teorik modellenmesi

    HAMZA ABUALESS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EnerjiAtatürk Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR BİLEN

  4. Rüzgar karakteristiği ve enerjisine etki eden faktörlerin incelenmesi

    Investigation of the factors affecting the wind characteristics and energy

    POLAT YETER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖNDER GÜLER

  5. Rüzgar santralleri ve enerji sistemlerinde bağlantıların incelenmesi

    Investigation of wind energy plants and grid connection

    UTKU POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CANBOLAT UÇAK