Rüzgar hız dağılımı modelinin Yusufcuk algoritması ile parametre tahminlemesi

Bayram Köse; Hilmi Aygün; Semih Pak

Article Details

Rüzgar hız dağılımı modelinin Yusufcuk algoritması ile parametre tahminlemesi

Authors:

Bayram Köse | Hilmi Aygün | Semih Pak

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Mühendislik

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.38 Issue 3, pp.1747-1756

Document Type:

Article

Publication Date:

6/2023

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001282140

pISSN:

1300-1884

Keywords:

Abstract:

 Artan enerji ihtiyacını karşılamak ve çevresel problemlerin çözümü için yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi, teknoloji geliştirme çalışmaları ve ekonomik yatırımlarla devam etmektedir. Sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynaklarının tespit edilmesi ve tahminlemesinde çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Yenilenebilir bir enerji olan rüzgâr enerjisinin potansiyel hesabı ve rüzgar karakterizasyonunda olasılık dağılım fonksiyonlarından faydalanılmaktadır. Düşük hızlı bölgelerde rüzgar karakterizasyonunda klasik yöntemlerle parametre elde edilerek ortaya konan modellerin gerçek rüzgar hız dağılımları ile uyum zayıflığı bilinen bir durumdur. Bu çalışmada Weibull olasılık dağılım fonksiyonu Wodf ile rüzgar hız modellemesinde, klasik yöntemlerin hız dağılımlarındaki uyum zayıflığını gidermek için, dağılım parametrelerini tahmin etmek üzere Yusufçuk Algoritması YA önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı, klasik yöntemlerden moment yöntemi MY ve en küçük kareler yöntemi EKKY ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Bu parametre tahmin yöntemlerinin performansını değerlendirmek için belirlilik Determinasyon katsayısı R2 ve hata kareleri ortalaması karekökü HKOK kullanılmıştır. Çalışmada 6 ölçüm istasyonundan elde edilen veriler kullanılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki, seçilen bütün istasyonlarda YA yöntemi determinasyon katsayısı R2 ölçütüne göre en iyi performansı verirken, HKOK ölçütüne göre 2 istasyonda en iyi performansı sağlamaktadır. Ayrıca YA yönteminin, LSM yöntemine göre bütün istasyonlarda gerçeğe daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.

 Artan enerji ihtiyacını karşılamak ve çevresel problemlerin çözümü için yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi, teknoloji geliştirme çalışmaları ve ekonomik yatırımlarla devam etmektedir. Sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynaklarının tespit edilmesi ve tahminlemesinde çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Yenilenebilir bir enerji olan rüzgâr enerjisinin potansiyel hesabı ve rüzgar karakterizasyonunda olasılık dağılım fonksiyonlarından faydalanılmaktadır. Düşük hızlı bölgelerde rüzgar karakterizasyonunda klasik yöntemlerle parametre elde edilerek ortaya konan modellerin gerçek rüzgar hız dağılımları ile uyum zayıflığı bilinen bir durumdur. Bu çalışmada Weibull olasılık dağılım fonksiyonu Wodf ile rüzgar hız modellemesinde, klasik yöntemlerin hız dağılımlarındaki uyum zayıflığını gidermek için, dağılım parametrelerini tahmin etmek üzere Yusufçuk Algoritması YA önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı, klasik yöntemlerden moment yöntemi MY ve en küçük kareler yöntemi EKKY ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Bu parametre tahmin yöntemlerinin performansını değerlendirmek için belirlilik Determinasyon katsayısı R2 ve hata kareleri ortalaması karekökü HKOK kullanılmıştır. Çalışmada 6 ölçüm istasyonundan elde edilen veriler kullanılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki, seçilen bütün istasyonlarda YA yöntemi determinasyon katsayısı R2 ölçütüne göre en iyi performansı verirken, HKOK ölçütüne göre 2 istasyonda en iyi performansı sağlamaktadır. Ayrıca YA yönteminin, LSM yöntemine göre bütün istasyonlarda gerçeğe daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.

 Artan enerji ihtiyacını karşılamak ve çevresel problemlerin çözümü için yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi, teknoloji geliştirme çalışmaları ve ekonomik yatırımlarla devam etmektedir. Sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynaklarının tespit edilmesi ve tahminlemesinde çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Yenilenebilir bir enerji olan rüzgâr enerjisinin potansiyel hesabı ve rüzgar karakterizasyonunda olasılık dağılım fonksiyonlarından faydalanılmaktadır. Düşük hızlı bölgelerde rüzgar karakterizasyonunda klasik yöntemlerle parametre elde edilerek ortaya konan modellerin gerçek rüzgar hız dağılımları ile uyum zayıflığı bilinen bir durumdur. Bu çalışmada Weibull olasılık dağılım fonksiyonu Wodf ile rüzgar hız modellemesinde, klasik yöntemlerin hız dağılımlarındaki uyum zayıflığını gidermek için, dağılım parametrelerini tahmin etmek üzere Yusufçuk Algoritması YA önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı, klasik yöntemlerden moment yöntemi MY ve en küçük kareler yöntemi EKKY ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Bu parametre tahmin yöntemlerinin performansını değerlendirmek için belirlilik Determinasyon katsayısı R2 ve hata kareleri ortalaması karekökü HKOK kullanılmıştır. Çalışmada 6 ölçüm istasyonundan elde edilen veriler kullanılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki, seçilen bütün istasyonlarda YA yöntemi determinasyon katsayısı R2 ölçütüne göre en iyi performansı verirken, HKOK ölçütüne göre 2 istasyonda en iyi performansı sağlamaktadır. Ayrıca YA yönteminin, LSM yöntemine göre bütün istasyonlarda gerçeğe daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.

 Artan enerji ihtiyacını karşılamak ve çevresel problemlerin çözümü için yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi, teknoloji geliştirme çalışmaları ve ekonomik yatırımlarla devam etmektedir. Sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynaklarının tespit edilmesi ve tahminlemesinde çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Yenilenebilir bir enerji olan rüzgâr enerjisinin potansiyel hesabı ve rüzgar karakterizasyonunda olasılık dağılım fonksiyonlarından faydalanılmaktadır. Düşük hızlı bölgelerde rüzgar karakterizasyonunda klasik yöntemlerle parametre elde edilerek ortaya konan modellerin gerçek rüzgar hız dağılımları ile uyum zayıflığı bilinen bir durumdur. Bu çalışmada Weibull olasılık dağılım fonksiyonu Wodf ile rüzgar hız modellemesinde, klasik yöntemlerin hız dağılımlarındaki uyum zayıflığını gidermek için, dağılım parametrelerini tahmin etmek üzere Yusufçuk Algoritması YA önerilmiştir. Önerilen yöntemin performansı, klasik yöntemlerden moment yöntemi MY ve en küçük kareler yöntemi EKKY ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Bu parametre tahmin yöntemlerinin performansını değerlendirmek için belirlilik Determinasyon katsayısı R2 ve hata kareleri ortalaması karekökü HKOK kullanılmıştır. Çalışmada 6 ölçüm istasyonundan elde edilen veriler kullanılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki, seçilen bütün istasyonlarda YA yöntemi determinasyon katsayısı R2 ölçütüne göre en iyi performansı verirken, HKOK ölçütüne göre 2 istasyonda en iyi performansı sağlamaktadır. Ayrıca YA yönteminin, LSM yöntemine göre bütün istasyonlarda gerçeğe daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür.

Article Details

Rüzgar hız dağılımı modelinin Yusufcuk algoritması ile parametre tahminlemesi

Authors:

Bayram Köse | Hilmi Aygün | Semih Pak

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Mühendislik

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.38 Issue 3, pp.1747-1756

Document Type:

Article

Publication Date:

6/2023

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001282140

pISSN:

1300-1884

Weibull dağılımı parametreleri

yusufçuk algoritması

rüzgâr enerjisi potansiyeli

tahminleme.

Issues

Article Details

Rüzgar hız dağılımı modelinin Yusufcuk algoritması ile parametre tahminlemesi

Authors: Bayram Köse | Hilmi Aygün | Semih Pak

Publisher: Gazi University

Main Topics: Mühendislik

Journal: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.38 Issue 3, pp.1747-1756

Document Type: Article

Publication Date: 6/2023

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2001282140

pISSN: 1300-1884

Weibull dağılımı parametreleri

yusufçuk algoritması

rüzgâr enerjisi potansiyeli

tahminleme.

Issues

Authors:

Bayram Köse | Hilmi Aygün | Semih Pak

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Mühendislik

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.38 Issue 3, pp.1747-1756

Document Type:

Article

Publication Date:

6/2023

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001282140

pISSN:

1300-1884