V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, 25-27 Kasım 2005 RÜZGAR-GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİNDEN YARARLANMA OLANAKLARI Zafer ASLAN İstanbul Ticaret Üniversitesi Hakan GENÇOĞLU Bahçeşehir Uğur Eğitim Kurumları Özet Wavelet yöntemlerinden fizik, oşinografi, sismoloji, çevre, tıp alanlarında, zaman serilerinin analizinde yararlanılmaktadır. Wavelet, farklı ölçekteki olayların oluşum zamanları ve gelecekteki özellikleri ile ilgili bilgileri yorumlar. Bu bildiride wavelet analiz teknikleri ile Dolar ın döviz alış kuru değerlerinin değişimindeki gizli yapı ortaya çıkarılmakta ve yorumlanmaktadır. Dolar kuru değişimlerinin, yeni enerji sistemlerine duyulan gereksinime ve stratejik planlamalara etkisi incelenmektedir. Bu amaçla, Türkiye de güneş ve rüzgar enerjisi ortak sistemleri ile ilgili enerji programları gözönüne alınmaktadır. Dolar ın uluslararası enerji, piyasalarında da önemli salınımlar yaptığı, bu nedenle, enerji yatırımlarında ve uluslararası finans alanında kararsızlığa neden olduğu vurgulanabilir. Türkiye de rüzgar enerjisi maliyetinin 2007 yılına kadar düşmesi beklenmektedir. Anahtar Kelimeler: Dolar, Wavelet Analizi, Rüzgar-Güneş Enerjisi. 1. GİRİŞ Matematik, teknolojik uygulamaların anlaşılmasında, geliştirilmesinde ortaya çıkan problemlerin çözümünde ve yeni bulgulara ulaşılmasında önemli rol oynar, Barton (2002). Geleneksel fosil yakıtları, doğal gaz ve hidroelektrik enerji kaynaklarından günümüz yeni enerji sistemleri arasında yer alan rüzgar, güneş, bio-kütle, jeo-termal gibi yeni enerji kaynaklarına kadar enerji sistemlerinin modellenmesi, teknolojinin sürekli gelişimi ve ekonomik optimizasyonunda matematik ve bilgisayar uygulamaları, algoritmalar, yazılımlar, büyük katkı sağlamaktadır. Döviz kuru değişim oranları, ekonomik, politik ve hatta psikolojik birçok faktörden etkilenmektedir. Döviz kurlarındaki değişimi belirlemek için lineer, çok değişkenli transfer fonksiyonları, yapay sinir ağları vb. yöntemlerden yararlanılmaktadır. Fiyat seviyesi, para miktarı, ve akış hızı ile doğru orantılı, gerçek kaynakların kullanımı ile ters orantılıdır. Eğer para akış hızı sabit kabul edilirse, bu durumda, fiyat seviyesi doğrudan para miktarı ile orantılı olur. Birleşik Devletler in bugünkü ekonomisi, 1930 larla karışlaştırıldığında, çok farklıdır. Japonya da da ekonomik yapı 1990 lardan farklı konumdadır. Birleşik Devletler de sermaye, üretim ve enerji ülkeye yetmemektedir. Enerji talebinin %60 ı ithal edilmektedir. Her on yılda ithal edilen enerji oranı artmaktadır, (Puplava, 2004). Huang ve diğerleri (2004), farklı yöntemlere dayalı tahmin sonuçları ile yapay sinir ağları tahmin yöntemi sonuçlarını karşılaştırmışlardır. Farklı örnekleme aralıklarının çalışma sonucuna etkileri saptanmış, yapay sinir ağlarına dayalı modelin, kur tahmininde başarılı sonuç verdiği belirtilmiştir. Bunu izleyen çalışmalarında, hybrid yapay sinir ağlarına dayalı bir model oluşturulması ve bu modelin farklı durumlara kendiliğinden uyum sağlaması hedeflenmektedir. Wavelet, küçük dalgalar anlamına gelmektedir. Bu yöntem, özellikle Morlet ve Grossmann tarafından meteorolojik verilerin ve sismik sinyallerin anlaşılması amacı ile ortaya atılmıştır. Çok sayıda verinin analizinde kullanım kolaylığı ve bellek ekonomisi sağlaması nedeni ile wavelet analizinin iyi sonuçlar verdiği belirlenmiştir, Meyer, (2000). Son 15 yıldır, özellikle Morlet, Mexican Hat ve Meyer wavelet programı farklı ölçekteki olayları belirlemedeki üstünlüğü nedeni ile, çevre, fizik, matematik alanlarında verilerin analizinde yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Walker, FAVA yazılımını ve ilgili Daubechies, Coifman, Haar, Gabore 547
Z. Aslan, H. Gençoğlu Sine, Gabore Cosine and Gabore Complex wavelet lerini geliştirmiştir. Wavelet yöntemi atmosferik türbülans, okyanus dalgaları, sismik veriler, deniz dibi batimetresi, çevre ve biyoloji, elektro-kardio verileri, sıcaklık değişimi ve küresel ısınma gibi pek çok konunun analizinde kullanılmaktadır. Liu (1994), okyanus dalgalarını wavelet spektrum yöntemi ile analiz etmiştir. Enerji yatırım politikaları, stratejik planlamalar, ülkelerin para talepleri ve modellemeleri ile örtüşmelidir, Tolun ve diğerleri (1995). Türkiye ekonomisi için geniş tanımlı para talebi, Saatçioğlu ve Koralp (2005) tarafından incelenmiştir. Bu çalışmada oluşturulan modele dayalı olarak finansal piyasaların yaşadığı hızlı değişim ve enflasyonun, para talebi üzerinde belirleyici faktör olduğu tahmin edilmektedir. Hurst üs değerini tahmin etmek üzere, wavelet yöntemi kullanılmış, uygulamalardaki genel eğilimlerin belirlenmesine çalışmıştır, Siddiqi (2005). Belirli bir periyod için bu yöntem, Hindistan stok verilerine uygulanmış ve finans verilerinin yapısı yorumlanmıştır. Bu çalışmanın birinci bölümünde döviz kurları ve enerji fizibilite çalışmaları ile ilgili benzer araştırmaların kısa özetleri sunulmuştur. İkinci bölümde, kullanılan verilerin özellikleri ve yararlanılan wavelet analiz yöntemi üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümün birinci kısmında dolar kurlarınının zaman serilerinin wavelet teknikleri ile analizine ve değişimlerinin yorumlanmasına yer verilmiştir. Aynı bölümün ikinci kısmında ise yeni enerji kaynaklarının kuruluş maliyeti ve işletim masraflarının değişimi, kur değişiminin bu maliyetler üzerindeki etkisi ve 2010 yılına kadar enerji programları ile ilgili kestirimler tartışılmıştır. Dördüncü bölümde Türkiye de Dolar kurunun uzun ve kısa dönem değişimlerinde etkin rol oynayan, farklı ölçekli olayların öneminin belirlenmesine çalışılmıştır. Dolar kurunda gözlenen değişimin, yeni enerji kaynaklarından rüzgar ve güneş enerji sistemlerinin kurulu güç maliyetlerine etkisinin saptanmasına çalışılmıştır. 2. MATERYAL VE YÖNTEM 2.1. Materyal 1950-2005 yılları arasıda T.C. Merkez Bankası verilerine dayalı günlük Dolar döviz alış kur değerleri gözönüne alınmıştır. Ayrıca, 1kWsaat elektriğin maliyet analizinde, rüzgar ve güneş enerjisi sistemlerinin kuruluş ve işletim masrafları ile ilgili olarak, EİEİ, Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, OECD, Avrupa ve dünya enerji kuruluşlarının kayıtlarına dayalı arşiv verilerinden yararlanılmıştır, OECD (2005), WRENUK (2005). 2.2. Yöntem: Wavelet Serileri ve Transformasyonu Fourier spektrum yönteminin hızlı değişen bir dalga analizi için uygulanması, dalganın geliştiği ve zayıfladığı dönemlerde belirsizlik oluşturmaktadır. Wavelet spektrumu bu konudaki belirsizlikleri ortadan kaldırmıştır. Bu yöntemde zaman serilerinin stasyoner olması gerekmemektedir. Bu yöntem hem zaman, hem frekans ortamında sinyalin eş zamanlı olarak yerini belirlemeye olanak vermektedir. Wavelet analizleri, özellikle diagnostik salınımların analizi için çok uygundur. Sismik, yukarı atmosfer ve iklim verilerinin deniz yüzey sıcaklığının (SST) değişimleri bu salınımlara en iyi örnekler olarak gösterilebilir. Fourier transformu, küresel bir transformdur. Halbuki wavelet transform u yerel bir transformdur ve ayrı olayların algılanmasına, oluşum zamanının ve karakteristiklerinin belirlenmesine olanak verir. Aşağıda wavelet paket programı ile ilgili matematiksel ifadeler ve yaklaşımlar sunulmaktadır. ƒ(t) şeklinde bir fonksiyon göz önüne alındığında, Can ve diğerleri (2005); Aslan ve diğerleri (1997); Aslan ve Tokgözlü, (2004): 2 f ( t) dt < (1) Aşağıdaki koşulları sağlayan bir ψ (t) fonksiyonu sürekli wavelet fonksiyonu olarak tanımlanır: ψ ( t) 2 dt = 1 (2) ψ ( t ) dt = 0 (3) Bu araştırmada, Daub ve Haar wavelet dönüşümlerinden yararlanılarak günlük dolar kurlarının değişiminin incelenmesine çalışılmıştır. 1984 yılında Macar matematikçisi Alfred Haar tarafından ileri sürülen en basit wavelet teorisi, Haar fonksiyonu olarak bilinmektedir, Manchanda ve diğerleri (2005). Haar waveleti, genel wavelet teorisinin bütün özelliklerini taşımaktadır. Daubechies waveleti Haar Waveletinin genel şeklidir. 548
V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, 25-27 Kasım 2005 3. ANALİZ 3.1. Günlük Dolar Kuru Zaman Serilerinin Analizi Şekil 1 de, 2005 yılı Haziran ayı dahil, 1950-2005 dönemi için wavelet analiz tekniklerine dayalı, günlük Merkez Bankası döviz kurlarının değişimi sunulmaktadır. Değişimde, 1960, 1976 yıllarındaki ve 1985 yılından sonraki maksimum etkiler belirgin olarak gözlenmektedir. Şekil 1. 1950-2005 (Haziran dahil) yılları arasında, günlük Dolar döviz kuru (Merkez Bankası alış) değişimi, 1-D Continuous Wavelet db (2), örnekleme aralığı: 365 gün Şekil 2, son beş yıl boyunca günlük Dolar döviz alış kurlarının değişimini göstermektedir. Şekilde, 2001 yılında bütçe açığı bulunması ve vergilerin toplanamaması değişimi hızla artırmıştır. İkinci körfez savaşı ile yeniden artış göstermiştir, 2004 yılı Aralık ayında kaydedilen düşme, Şekil 2 de gözlenmektedir. Şekil 2. Dolar döviz alış kuru değişimi (2000-2005, 1D Wavelet, Db1, Level:3) Şekil 3. Dolar döviz alış kuru değişimi (2000-2005, 1D Continuous Wavelet, Daub 2, Level: 3) 549
Z. Aslan, H. Gençoğlu Şekil 2'de Db wavelet fonksiyonlarının döviz kuru ani değişimlerini gösterdiği belirlenmektedir. 2000-2005 yılları arasında, ani değişimlerin daha çok ilk yarıda gözlendiği belirlenmiştir.şekil 3 de, 2001 yılı öncesi küçük ölçekli olayların döviz kuru değişiminde etkisinin hakim olduğu gözleniyor. 2001-2003 yılları arasında küçük ölçekli olaylara karşın büyük ölçekli olayların etkisinin daha önemli rol oynadığı gözlenmektedir. İnceleme döneminin son yarısında küçük ölçekli olayların etkisi büyük ölçekli olaylarla birlikte önemli rol oynamıştır. 3.2. Dolar Kuru Değişiminin Rüzgar Enerjisi Maliyetlerine Etkisi Şekil 4 ve 5 de, rüzgar enerjisi maliyet değişiminin wavelet analizleri sunulmaktadır. Dolar döviz alış kurundaki ani artışın, enerji maliyeti üzerindeki paralel artış etkisi Şekil 4 de gözlenmektedir. Şekil 5 den 2001-2002 dönemi hariç, hemen tüm inceleme döneminde, maliyet üzerinde küçük ölçekli olayların en az büyük ölçekli olaylar kadar etkin olduğu açıkça görülmektedir. Şekil 4. Rüzgar enerjisi maliyet değişimi (2000-2005; Daub1; Level: 3, 1D Wavelet) Şekil 5. Rüzgar enerjisi maliyet değişimi (2000-2005; 1D Continuous Wavelet, Daub 3, Samping Period:1) Şekil 6. Regresyon tahmini: 2003 ilkbahar - 2005 yaz verilerine dayalı olarak 2005 yılı son yarısı ve 2007 yılı arasındaki dönem için rüzgar enerji maliyeti 550
V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, 25-27 Kasım 2005 Şekil 6, regresyon tahminine göre, rüzgar enerjisi maliyetinin 2007 yılına kadar 13 Cent/kWsaat den 5Cent/kWsaat değerine düşmesi beklenmektedir. 2000-2005 yılları arası günlük dolar döviz alış kurlarındaki değişim, rüzgar enerjisi yatırım maliyetleri üzerinde genel olarak paralel etki göstermektedir. Orta rüzgar şiddetine sahip bölgelerde, rüzgar enerjisi dönüştürme sistemlerinin maliyeti yaklaşık olarak 65-75Cent/kWsaat arasında değişmektedir. Düşük rüzgar şiddeti potansiyeline sahip bölgelerde bu maliyet, %20-30 oranında değişim göstermektedir. Yüksek rüzgar enerjisi potansiyeline sahip kıyı bölgelerinde maliyet 50-55 Cent/kWh e kadar düşebilmektedir. Türkiye deki uygulamalarda bu oran halen %5 tir. 3.3. Güneş Enerjisi Planlamaları Güneş enerji ve PVsistemleri, yeni enerji kaynaklarının kullanılmasında 1997 yılından itibaren yeni bir sayfa açılmasına neden olmuştur, (Menna ve diğerleri 2005). Lizbon Deklerasyonu, Kyoto Protokolü ne dayalı olarak ve Johannesburg Bildirgesi sonrası, AB üye ülkelerinin yeni enerji kaynaklarından yararlanma oranının 2010 yılına kadar %21 e yükseltme kararı alınmıştır. Geliştirilmiş standart PV sistemlerinin bina uygulamaları başlatılmıştır. Hollanda gibi kuzey ülkelerinde de örnek uygulamalar gerçekleştirilmiştir. 4. SONUÇLAR Wavelet analizleri, süreksizliklerin, sıçrama bölgelerinin saptanmasında, göz önüne alınan değişkendeki ani sapmaların belirlenmesinde büyük kolaylık sağlar. Zaman serilerinin analizinde, bu süreksizlik bölgeleri, göz önüne alınan büyüklükte ani değişim gözlenen bölgelerdir. Wavelet transform u ile, farklı ölçeklerde bu süreksizlikler hakkında bilgi sağlanmış olur. Wavelet yöntemi, ölçeğin genişliğine bağlı birçok filtreleme yöntemine nazaran çok daha hassas ve esnektir. Wavelet transform u, veriyi süzgeçleyerek bilgisayarın belleğinde ekonomi sağlar. Zaman serisi analizlerine yeni bir yaklaşım getirir ve üst üste binmiş, gizli fiziksel olayları açıklar. Bu yönteme dayalı analizler, kısa süreli temel değişimleri açıkladığı için, yaygın istatistiksel yöntemlerle saptanamayan olayların belirlenmesinde önem taşımaktadır. Dolar daki değişim, ülkelerin döviz rezervlerini ve uluslararası enerji ve finans piyasalarını etkilemektedir. Amerika nın para değişim politikası, ülkelerin döviz rezervlerini Dolar dan Euro ya değiştirmelerine neden olmaktadır. Burada sunulan çalışmanın ana konusu, Türkiye de, Dolar döviz alış kurundaki değişim üzerine, büyük ve küçük ölçekli olayların etkisini incelemektir. Bu değişimin, yeni enerji kaynaklarının maliyetlerinin değişimi üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Örnek olarak, rüzgar enerji maliyetlerinin 2007 yılına kadar düşmesi beklenmektedir. Sonuç olarak wavelet analizleri ile, bir verinin zaman serisinde farklı ölçeklerdeki gizli bilgilerin deşifresi olanaklı kılınmaktadır. 5. KAYNAKÇA ASLAN, Z., OKCU, D., KARTAL, S., 1997, Harmonic Analysis Precipitation, Pressure and Temperature over Turkey, Il Nuovo CIMENTO, V. 20-4, pp. 595-605. ASLAN, Z., TOKGÖZLÜ, A., 2004, 1 Boyutlu Wavelet Analizi: Türkiye Yağış Ortalamalarının Rüzgar Alanları ve Gravite Dalgalarının Wavelet Programı ile Yorumlanması, Bilgi Teknolojileri Kongresi III, 7-9, s: 282-287, ISBN: 975-6992-10-7 Ekim, Pamukkale Üniversitesi, Denizli. BARTON, N. G., 2002, A Perspective on Industrial Mathematics Work in Recent Years, Trends in Industrial and Applied Mathematics, Eds, A. H. Siddiqi, M. Kocvara, Kluwer A. Publisher, Netherland, pp. 1-20. CAN, Z., ASLAN, Z., OĞUZ, O., and SIDDIQI, A. H., 2005, Wavelet Transforms of Meteorological Parameters and Gravity Waves, Annales Geophysicae, Vol. 23, pp. 1-5. ERIC, P., 2005, Wind Energy, The Facts, Costs and Prices, Vol. 2, RISO National Laboratory. HUANG, W., LAI, K. A., NAKAMORI, Y., WANG, S., 2004, Forecasting Foreign Exchange Rates with Artificial Neoral Nedworks: A Review, International Journal of Information Technology and Decision Making, Vol. 3, No. 1, pp. 145-165. PUPLAVA, J. J., 2004, The Great Inflation, Part 1, The Nature of Money, September 30, 2004, http://www. kitco.com/ind/publava/printerfriendly/sept302004p.html LIU, P. C., 1994, Wavelet Spectrum Analysis and Ocean Wind Waves, Wavelets in Geophysics Efi Foutoula - Georgiou and Praveen Kumar (edr.), Academic Press, San Diego, pp: 151-166. MANCHANDA, P., ISLAM, M. R., SIDDIQI, A. H. 2005, Certain Observation on Non-uniform Haar Wavelets, International Workshop on Applications of Wavelets to Real World Problems; Ed(s). Ak. H.Siddiqi, S.Alsan, M. rasulov, O. Oğuz and Z. Aslan, ISBN 975-6516-11-9-ITICU, P. No: 12, Design, Istanbul, pp.85-95. MENNA, P., GEMBI, R., GILLET, W., DESCHAMPS, G., GUIU, G., OSTORN, R., ANDERSON, D., SCHLZ, H., 2005, European Photovoltaic, RTD and Demonstration Diagram, ISBN 3-936-338-14-0. MEYER, Y., 2000, The Role of Oscillation in Some Nonlinear Problems, School on Mathematicla Problems in Image Processing, ICTP, SMR1237/4-22, September. SAATÇİOGLU, C., KORALP, H. L., 2005, The Turkish Broad Money Demand, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Yıl 4, Sayı 7, Bahar 2005/1, pp. 139-165. 551
Z. Aslan, H. Gençoğlu SIDDIQI, A. H., 2005, Trends in Wavelet Applications, International Workshop on Applications of Wavelets to Real World Problems; Ed(s). Ak. H. Siddiqi, S. Alsan, M. Resulov, O. Oğuz ve Z. Aslan, ISBN 975-6516-11-9-ITICU, P. No: 12, Design, Istanbul, pp. 1-26. TOLUN, S., MENTES, S., ASLAN, Z., YÜKSELEN, M. A., 1995, The Wind Energy Potential of Gökçeada in The Northern Aegean Sea, Renewable Energy, Vol. 6, No. 7, pp. 679-685. OECD, 2005, http://www.oecd.org. WRENUK, 2005, http://www.wrenuk.co.uk/. 552