Kısa Süreli Rüzgar Enerjisi Tahmin Sistemi Geliştirilmesi Projesi

Transkript

1 Kısa Süreli Rüzgar Enerjisi Tahmin Sistemi Geliştirilmesi Projesi Ahmet Duran Şahin* Sevinç Sırdaş* Ahmet Öztopal* Ercan İzgi** Mustafa Kemal Kaymak* Bihter Yerli* *İTÜ, Meteoroloji Müh. Böl., **YTÜ, Elektrik Müh. Böl.

2 ENERJİ METEOROLOJİSİ Yeni ve yenilenebilir enerji kaynaklarının büyük bir bölümünün temelinde meteorolojik karakterli olaylar yatmaktadır. Meteorolojik karakterli temiz enerji kaynakları arasında rüzgar, güneş, hidrolik, dalga vb. gelmektedir. Belirtilen bu enerji kaynaklarının meteorolojik karakterlerine mühendislik hesaplamalarının daha ilk safhalarında ihtiyaç duyulmaktadır. Bir anlamda çalışılan yenilenebilir enerji kaynağına ait meteorolojik bilgiler bulunmadan enerji yatırımında bulunmak büyük eksiklikler oluşturur. Enerji meteorolojisi kavramı son yıllarda yenilenebilir enerji kaynakları ile olan etkileşimle beraber gündeme gelmiştir (Şen, 1998, Gil, 2000). Yenilenebilir enerji kaynaklarında kullanılacak hammadde, değişkenin (rüzgar, güneş gibi) kendisi olmasından dolayı enerji üretiminin yapılacağı bölgelerin hassasiyetle belirlenmesi bir ön şartı oluşturmaktadır. Literatüre bakıldığında, bu konuda yapılan birçok çalışmalar görülmektedir. Petersen ve diğ. (1998), rüzgar enerjisi meteorolojisini ele aldıkları makalede, rüzgar gücü ve meteoroloji arasındaki ilişkileri ayrıntılı olarak incelemişlerdir.

3 Rüzgar enerjisi meteorolojisinin uyugulamalı bir bilim dalı olduğu ve atmosferik sınır tabaka temeline dayandığı, bununla beraber klimatoloji ve coğrafya ile güçlü bağlantıların olduğu ifade edilmiştir. Bu terimin üç temel alanı kapsadığı ve bunların da rüzgar türbinlerinin konumu, alan olarak rüzgar kaynağı kabulü ve rüzgar kaynağının kısa süreli tahmini olduğu belirtilmiştir. Bunlar rüzgar türbinlerinin küçük olçekte yerleşimi, alan üzerinde rüzgar enerjisi kaynaklarının hesaplanması ve kısa süreli saat ve güne dayalı rüzgar verimliliğinin tahminidir. Rüzgar türbin alanlarının tespitine bir öneri getirebilmek ve rüzgar kaynağının hesaplanması için birçok yöntemle beraber türbülans ve uç rüzgar koşullarının etkilerinin iyi bilinmesi gerekmektedir. Saatlik ve günlük rüzgar alanlarının zaman serisi olarak tahmin edilmesi, meteorolojinin büyük bir uğraşı alanını oluşturmaktadır.

4 Kısacası Rüzgar Enerjisinin Başlangıcında (Fizibilite ve Mikrokonuşlandırma) ve Sonunda (Kısa ve orta vadeli tahmin) Meteoroloji Bilmi Kurallarının Titizlikle Uygulanması Gerekmektedir.

5 Proje Gerekçesi Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi (TEİAŞ) tarafından rüzgar santral işletmecilerinden saatlik bazda bir günlük tahminler zorunlu olarak istenmektedir. Bu durumda yurtdışı kaynaklı şirketler Türkiye deki bu açığı kendi kurdukları modeller ile gidermeye çalışmaktadırlar. Sonuçta ülkemizde yapılabilecek bir ürün dışarıya kaynak aktarılarak elde edilmektedir. Yapılan bu çalışma ile bu açığın ülkemizdeki araştırmacılar tarafından kolaylıkla kapatılabileceği gösterilmiştir.

6 Bu çalışmada eski adıyla DMİ yeni adıyla Meteoroloji Genel Müdürlüğü (MGM) tarafından üretilen MM5 model verileri ile ölçüm istasyonları veya rüzgar tarlalarından alınan ölçümler tahmin bazlı ilişkilendirilmeye çalışılmıştır. Bu ilişkilendirilme öncelikle Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) yöntemleri ile temin edilen noktalar için saatlik bazda günlük tahminler gerçekleştirilmiştir.

7

8 Bunun yanında kıyaslamalar için Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) ve Ortalama En Küçük Kare Hatalar (RMSE) ve korelasyon katsayıları kullanılmıştır.

9 Dikkate Alınması Gerekenler Bu işin çözümü Sayısal Hava Tahmin, İstatistiksel, Jeoistatistiksel, CFD, İleri Sayısal Çözümleme vb. Modellerin Bütünleşik Kullanımıyla Mümkün Olabilmektedir. Sadece Sayısal Hava Tahmin Model Yaklaşımlarıyla Sonuca Ulaşılamaz Temelde Enerji+Rüzgar Enerjisi+Meteorolojinin İyi Özümsenmiş Olması Gerekmektedir

10 Modelde Kullanılan Veri Girişi Bu çalışmada MGM tarafından çalıştırılan SHT modelinin 72 saatlik verileri esas alınmıştır. Bunun yanında rüzgar ölçüm istasyonundan alınan saatlik ortalama rüzgar şiddeti verilerinin % 70 lik bir kısmı da model eğitim aşamasında geriye kalan % 30 ise test verisi olarak kullanılmıştır. Bu kısımda öncelikle Türkiye geneline dağılmış olan ve m ( km) mesafeye sahip ana altlıktan 4500 m (4.5 km) gridlerde koşulmuş olan MM5 yüzeyden dört sigma seviyesi ile yaklaşık 35 m sınır tabaka seviyesi (PBL) 30 saniyelik zaman adımı ile koşulmuştur. DMİ tarafından tespit edilen rüzgar istasyonları ve özellikleri Tablo da verilmiştir.

11

12

13 Bu çerçevede İzmir de bulunan Düzova rüzgar enerji santralı verisi için yapılan tahmin çalışması örnek olarak verilmiştir. DüzovaRES te Aralık 2010 ayı düşünüldüğünde hemysa hem de LÇR için verinin %70 i eğitim aşamasında kullanılmış, elde edilen tahmin verileri ile model verileri arasında ilişki aşağıdaki diyagramda gösterilmiştir. Aşağıdaki şekilde YSA modeli sonuçları gösterilmiştir. Rüzgar Siddeti[m/s] Rüzgar Siddeti[m/s] Egitim (YSA) Test (YSA) Gözlem Gözlem 16 Tahmin 16 Tahmin Zaman(saat) Zaman(saat) Şekil Aralık, DüzovaRES gözlem ve YSA model verilerinin diyagramı

14 Bunlara ilave olarak eğitim ve test aşamalarında gözlem verilerinin LÇR modeline göre elde edilmiş değerlerle karşılaştırılması verilmektedir. ekil DüzovaRES te Aralık_2010 süresince eğitim-test verilerinin gözlemlerle karşılaştırılması.

15

16

17

18

19

20

21 I. Ara rapordan sonra Meteoroloji Genel Müdürlüğü Araştırma Daire Başkanlığı uzmanlarınca kullanılabilirlik açısından Mevsimsel çalışılması önerisi getirilmiştir. Bu çerçevede aylık veriler mevsimlere göre tekrar ele alınmış ve tahminlerde iyileştirmeler olduğu görülmüştür. Bundan sonraki bölümde mevsimsel veriye dayalı tahminler ele alınacaktır. Örnek olarak DüzovaRES seçilmiştir.

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40 SONUÇLAR Türkiye geneline dağılmış noktalarda MGM sayısal hava tahmin şubesi tarafından 4.5x4.5 km çözünürlüğe sahip MM5 verileri türetilmiştir. Bunun yanında MGM Araştırma Dairesi tarafından belirlenen meteoroloji istasyonları ve rüzgar tarlaları için gerçek zamanlı veriler temin edilmiştir. Hem türetilen hem de temin edilen veriler bu çalışmanın temelini oluşturmaktadır. Öncelikle 4.5x4.5 km çözünürlüğe sahip MM5 verileri YSA ve LÇR kullanılarak alt ölçekleme yapılmıştır. Alt ölçeklemeler yapılırken hataların en küçüklemesi hedeflenmiştir. Bunun için belirlenen herbir istasyonun çevresindeki dört grid noktasının verisi ele alınmıştır. Seçilen özel istasyonlarda öncelikle gridlerin ve gözlem istasyonlarının sahip olduğu verinin % 70 i eğitim aşamasında geriye kalan %30 u ise tahminlerin test edilmesi için kullanılmıştır.

41 Çalışılan her bir ayın hem eğitim hem de test aşamasındaki tahmin sonuçları korelasyon katsayısı, MAPE ve RMSE değerleri tablo halinde sunulmuştur. Çalışılan her bir ayda istasyonlar için çoklu regresyon parametreleri tablolar halinde sunulmuştur. Kurulan YSA modellerinin ileriye dönük kullanılabilmesi için model ve gözlem verileri arasında denklemler geliştirilmiş ve parametreler elde edilmiştir. Benzer şekilde herbir mevsime ait LÇR ve YSA katsayıları tablolar halinde detaylı verilmiştir. Bu katsayılar ile istasyonlardaki kısa süreli rüzgar tahminlerini gerçekleştirilmektedir.

42 TEŞEKKÜRLER Detaylı Bilgi İçin: