VI. Ulusal Temiz Enerji Sempozyumu UTES 2006 25 27 Mayıs 2006, Isparta Sf.756 764 GENETİK ALGORİTMA İLE RÜZGAR TÜRBİNİ KANAT SAYISI SEÇİMİ Nida Nurbay ve Ali Çınar Kocaeli Üniversitesi Tek. Eğt. Fak. Makine Eğitimi Bölümü 41380, Umuttepe Yerleşkesi / Kocaeli nnurbay@kou.edu.tr ve alicinar@kou.edu.tr ÖZET Rüzgar enerjisi; diğer enerji kaynaklarından daha geniş kullanım alanına sahip, maliyeti düşük ve popülaritesi her geçen gün artan bir enerjidir. Bu çalışmada bir GSM baz istasyonunun enerji ihtiyacını karşılayacak en uygun rüzgar türbininin seçimi yapılmıştır. Bu optimum seçim işlemi, Devlet Meteoroloji İşleri Müdürlüğü nden İzmit için alınan rüzgar hız verilerine göre, MATLAB programı kullanılarak genetik algoritma yöntemiyle yapılmıştır. Optimizasyon çalışmasının sonucunda ise, seçilen GSM baz istasyonunun enerji ihtiyacını karşılayacak olan en uygun rüzgar türbini, Çok Kanatlı Rüzgar Türbini olarak belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler : Rüzgar Türbinleri, İzmit, Optimizasyon, Genetik Algoritma. ABSTRACT Wind force as a source of energy; has a wider area of application than other sources, has lower cost, and has popularity that increase every day. This thesis involves studies about; the most appropriate wind turbine is chosen to satisfy the demand of a GSM base station. This optimization is calculated by the wind speed data for İzmit, received from State Meteorology Office, and by genetic algorithms driven by MATLAB software. As a result of the optimization study indicates that the most applicable turbine to satisfy the demand of a GSM base station is Multi-Winged Wind Turbine. Keywords: Wind Turbines, Izmit, Optimization, Genetic Algorithms. 1.GİRİŞ Diğer enerji üretimlerinde olduğu gibi rüzgar enerjisinde de amaç verimli enerji elde etmektir. Rüzgar hızı, türbinin tesis edileceği yer, türbininin kullanım amacı ve türbin tipi, verimi etkileyen başlıca faktörlerdir. Kullanım amacı, tesis yeri ve bu yerdeki rüzgar hızı değiştirilemeyeceğine göre ortam şartlarına en uygun türbin çeşidinin seçimi önem kazanmaktadır. Bu çalışmada amaç 2003 2004 yıllarına ait İzmit teki rüzgar hız aralıklarına göre ve türbin kanat çapı ile rotor devir sayıları sabit kabul edilerek kanat uç hız oranlarının optimum değerleri Genetik Algoritma kullanılarak hesaplanmıştır.
2.GENETİK ALGORİTMA Genetik algoritmalar, yapay zekanın bir kolu olan evrimsel hesaplama tekniğinin bir parçasıdır ve Darvin in evrim teorisinden esinlenerek oluşturulmuştur. Evrimsel hesaplama ilk olarak 1960 larda I.Rechenberg tarafından Evrim Stratejileri (Evolutions Strategies) isimli eserde tanıtılmıştır. Daha sonra Michigan Üniversitesinde John Holland ın ilgisini çeken bu konu, 1975 yılında Doğal ve Yapay Sistemlerde Adaptasyon (Adaption in Natural and Artificial Systems) isimli kitabında yayınlanmıştır. 1992 yılında John Koza, genetik algoritmayı kullanarak çeşitli görevleri yerine getiren ve Genetik Programlama adını verdiği programlar geliştirmiştir. [1] Problemlere bir tek çözüm yerine, farklı ve birbirinden tamamen bağımsız çözümler üreten genetik algoritmalar, bireylerin nüfusu ile çalışmaktadır. Her birey, problem için çözümün nasıl daha iyi olacağını gösteren uygunluk değerini belirtmektedir. Nüfustaki yüksek uygunluk değerine sahip bireyler, kendileri gibi uygunluk değerine sahip başka bireylerle çiftleşerek çocuk adı verilen yeni bireyler üretmektedir. Uygunluk değeri yüksek ne kadar çok birey çiftleşirse, arama uzayı içerisinde o kadar iyi bir çalışma alanı elde edilmektedir. Fakat yeni nüfus büyüklüğünün başlangıç nüfus büyüklüğüne eşit olmasına dikkat edilmesi gerekmektedir. Genetik evrimin güçlü olan hayatta kalır mantığı ile iyi bireyler bir sonraki çözüm kümesinde yer almakta, uygunluk değerine sahip olmayan bireylerse nüfus dışında bırakılmaktadır. Böylece nüfus; sürekli birbirini izleyen nesiller üzerinden evrim geçirecek ve süreç kurallara uygun tamamlanırsa; birey uygunluğu optimuma doğru artacaktır. [2] 2.1. GENETİK ALGORİTMALARIN ÇALIŞMASI Evet Başlangıç nüfusu Amaç fonksiyonu Optimizasyon kriteri En iyi bireyler Hayır Başla Seçim Sonuç Yeni birey üretimi Çaprazlama Mutasyon Şekil 1. Genetik algoritmaların çalışması [2]
Öncelikle verilen problem için parametre ve değişken bilgilerini temsil eden kodlu dizilerden oluşmuş rasgele bir başlangıç nüfusu oluşturulur (Şekil 1). Başlangıç nüfusunun seçimi yapılırken çok dikkat edilmelidir. Eğer başlangıç nüfusu yeterince birbirinden ayrık olmayan bireylerden oluşmuşsa, en optimal çözüme değil yerel optimal çözüme yaklaşılacaktır. Nüfusa ait bireylerin her biri problemin olası bir çözümünü temsil etmektedir. Nüfusun büyüklüğü veya ne kadar birey üretileceği probleme bağlıdır. İlk oluşturulan nüfusa ait bireyler için amaç fonksiyon değerleri hesaplanmakta ve buna bağlı olarak uygunluk değerleri atanmaktadır. Böylelikle ilk nüfus üretilmiş olur. Bu ilk nüfus için optimizasyon kriteri karşılanmıyorsa, genetik işlemlerle yeni nüfus üretimine geçilmelidir. Optimizasyon kriteri bireylerin uygunluk değerleri olabileceği gibi, önceden belirlenmiş bir döngü sayısı da olabilir. Aynı zamanda bu döngü sayısı nesil sayısını göstermektedir. Yeni nüfusun üretiminde kullanılacak bireyler, eski bireyler arasından seçme tekniklerinden biri kullanılarak seçilir ve yeniden üretim için üreme havuzuna atılır. Yeni birey üretimi için bireyler üzerinde sırasıyla çaprazlama ve mutasyon işlemleri uygulanmaktadır. Bir önceki nesle göre daha iyi sonuç vermesi beklenen yeni bir nesil oluşturulmuş olur. Bu şekilde yeni nesil üretim ve değerlendirme işlemleri, istenen optimizasyon kriteri sağlanıncaya kadar devam etmektedir. 3. PROBLEMİN TANIMI VE İZMİT İÇİN RÜZGAR VERİLERİ 3.1. PROBLEMİN TANIMI Rüzgar hızı değişkenlik gösterdiği için bir yörede kullanılacak rüzgar türbini, kullanım amacına uygun olarak seçilmelidir. Bu nedenle şartlara en iyi uyan rüzgar türbin seçimi optimizasyon ile yapılmalıdır. Bu çalışmada amaç; İzmit te bir GSM şebekesinin baz istasyonunun elektrik enerjisini (380kV) karşılayacak bir türbin tesis etmek için gereken rüzgar türbini seçimi yapılmıştır. Bu seçimi yaparken rüzgar türbin çeşitlerinden hangisinin kullanımının en avantajlı olacağının belirlenmesi gerekmektedir. Rüzgar hızı Devlet Meteoroloji İşleri Müdürlüğü nden İzmit için alınan değerlerle elde edilmiştir. Rotorun devir sayısı 40 dev/dak ve 50 dev/dak, kanat çapı ise 1m ve 3m olarak belirlenmiştir. Bu değerler arasında sadece rüzgar hızı değişkenlik göstermektedir. Böylece
rüzgar hızı değişse bile sabit özellikler korunarak en uygun rüzgar türbini seçimi gerçekleştirilmiş olacaktır. Bu seçim için aşağıdaki denklem kullanılmıştır. V dönme 60 λ = = V rüzgar 2π n R V rüzgar Burada : λ :Uç hız oranı (Devirlilik sayısı) V Dönme :Kanat ucundaki çevresel hız V rüzgar :Rüzgar hızı n :Devir sayısı R :Yarı Çap Rotor devir sayısının, rüzgar hızına bölünmesi ile elde edilen orana, kanat uç hız oranı (λ) denir. Bu bulunan λ değeri türbin seçiminin önemli kriterini oluşturmaktadır. Uç hız oranlarına göre kullanılması gereken türbin çeşitleri Tablo 1 de verilmiştir. [3] Tablo 1. Kanat uç hız oranına göre türbin çeşitler i[3] Kanat Uç Hız Oranı (λ) Kullanılacak Türbin 0-2 Savonius rotoru 0,5-5 Çok kanatlı rotor 2-7 Darrieus rotoru 2-8 Üç kanatlı rotor 5-10 İki kanatlı rotor 8-14 Tek kanatlı rotor 3.2. İZMİT İÇİN RÜZGAR VERİLERİ Kocaeli ili, İzmit ilçesi Türkiye nin batı bölgesinde, 29:55 güney boylamında ve 40:46 kuzey enleminde yer almaktadır. Karadeniz ve Marmara Denizine kıyısı bulunmaktadır. Bu veriler Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğünün raporlarından alınmıştır. İzmit ilinde rüzgar hızı ölçümleri, 29 0 54 00 boylamında 40 0 51 00 kuzey enleminde yer alan meteoroloji istasyonu tarafından yapılmaktadır. Başbakanlık Meteoroloji işleri Genel Müdürlüğü ne bağlı Kocaeli Meteoroloji istasyonu, Rasathane Caddesindeki 76m rakımlı tepede bulunmaktadır. Bu meteoroloji istasyonunda kullanılan rüzgar hızı ölçüm cihazının markası Üniversal
modeli ise R.Furss dur. Anemometre cihazı, iki katlı binanın üstüne ve yerden yüksekliği 7.6 metreye yerleştirilmiştir. Alınan hız değerleri 10 metreye endekslenmektedir. Son yıllarda, meteoroloji istasyonu binasının etrafına çok katlı apartmanlar inşa edilmiştir. 2003-2004 yılları için Tablo 2. de rüzgar hızları ay, yıllık toplam ve yıllık ortalama olarak verilmiştir. Tablo 2. İzmit için 2003-2004 yıllarına ait aylık rüzgar hız verileri [3] Yıllar Ocak Şubat Mart Nisan Mayıs Haziran Temmuz Ağustos Eylül Ekim Kasım Aralık Yılık Top Yıllık Ort. 2003 yılı 4,8 6,4 4,9 5,4 3,8 4,1 5,6 4,7 3,8 5,4 2,6 5,3 56,8 4,73 2004 yılı 4,8 5,5 8,9 9,1 9,3 7,5 7,9 8,5 8,1 5,9 8,8 9,7 94 7,83 4. OPTİMİZASYON Türbinlerin optimum kanat sayılarını elde etmek için alt fonksiyonlardan oluşan genetik adlı ana fonksiyon, MATLAB bilgisayar programı ile yazılmıştır. Alt fonksiyonlar ana fonksiyonunun altında çalışmaktadır. Bu alt fonksiyonlar Tablo 3 de ki işlemler yerine getirilmektedir. Tablo 3. Problemin çözümünde kullanılan değerler [3] 2003 yılı için rüzgar hızı aralığı 3.5 < V rüzgar < 6.5 m/sn 2004 yılı için rüzgar hızı aralığı 4.5 < V rüzgar < 10 m/sn Bireylerin gen sayısı 12 Birey sayısı (kromozom sayısı) 7 Jenerasyon sayısı 40 Gen takası (Çaprazlama) olasılığı 0.6 Mutasyon olasılığı 0.005 Tablo 3 te bulunan bilgiler sayesinde; Ana fonksiyon : [V max,λ max ]=genetik ('F', [A, B],C, D, E, G, H) 2003 yılı fonksiyonu : [V max,λ max ]=genetik('f804',[3.5,6.5],12,7,30,.005,.6) 2004 yılı fonksiyonu : [V max,λ max ]=genetik('f804',[4.5,10],12,7,30,.005,.6) olmuştur. 4.1. BULGULAR 1-2003 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=40dev/dak için 1m ve 3m kanat çaplarına göre uç hız oranları Şekil 2 de verilmiştir.
n=40dev/dak R= 1m ; n=40dev/dak R= 3m ; o ile gösterilmiştir. + ile gösterilmiştir. 5 n = 40 dev/dak R = 1m ve 3m 3.5 n = 40 dev/dak R = 1m ve 3m 4.8 3 4.6 2.5 Arama Uzayi 4.4 4.2 4 Fonksiyon Degeri 2 1.5 3.8 1 3.6 Şekil 2. 2003 yılı için R= 1m ve R= 3m, n= 40 dev/dak [3] 2-2004 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=40dev/dak için 1m ve 3m kanat çaplarına göre uç hız oranları Şekil 3 de verilmiştir. 0.5 n=40dev/dak R= 1m; n=40dev/dak R= 3m; o ile gösterilmiştir. + ile gösterilmiştir. 6.2 n = 40 dev/dak R = 1m ve 3m 3 n = 40 dev/dak R = 1m ve 3m 6 5.8 2.5 Arama Uzayi 5.6 5.4 5.2 5 Fonksiyon Degeri 2 1.5 4.8 4.6 1 4.4 0.5 Şekil 3. 2004 yılı için R= 1m ve R= 3m, n= 40 dev/dak [3] 3-2003 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=50dev/dak için 1m ve 3m kanat çaplarına göre uç hız oranları Şekil 4 te verilmiştir. n=50dev/dak R= 1m ; n=50dev/dak R= 3m ; o ile gösterilmiştir. + ile gösterilmiştir.
5.4 n = 50 dev/dak R = 1m ve 3m 4 n = 50 dev/dak R = 1m ve 3m 5.2 5 3.5 Arama Uzayi 4.8 4.6 4.4 4.2 4 Fonksiyon Degeri 3 2.5 2 3.8 3.6 1.5 3.4 1 Şekil 4. 2003 yılı için R= 1m ve R= 3m, n= 50 dev/dak [3] 4-2004 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=50dev/dak için 1m ve 3m kanat çaplarına göre uç hız oranları Şekil 5 de verilmiştir. n=50dev/dak R= 1m; o ile gösterilmiştir. n=50dev/dak R= 3m; + ile gösterilmiştir. n = 50 dev/dak R = 1m ve 3m 9 3.5 n = 50 dev/dak R = 1m ve 3m Arama Uzayi 8.5 8 7.5 7 6.5 6 5.5 5 Fonksiyon Degeri 3 2.5 2 1.5 1 4.5 5. SONUÇLAR Şekil 5. 2004 yılı için R= 1m ve R= 3m, n= 50 dev/dak [3] Türkiye Rüzgar Atlasına bakıldığında; Türkiye rüzgar enerjisi kullanılabilirlik potansiyeli bakımından verimli bir ülkedir. Bu potansiyelden maksimum fayda sağlayabilmek için tek bir rüzgar türbini veya rüzgar çiftliği kurmak yeterli olmayacaktır. Ayrıca rüzgar karakteristiğine göre uygun rüzgar türbini seçimi yapmak gerekmektedir. Optimizasyondan elde edilen sonuçlar aşağıda sırayla verilmiştir. 0.5
1-2003 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=40dev/dak ve R= 1m için elde edilen V max = 3,7799m/sn λ max = 1,1082 2-2003 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=40dev/dak ve R= 3m için elde edilen V max = 4,1374m/sn λ max = 3,0373 3-2004 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=40dev/dak ve R= 1m için elde edilen V max = 5,3179m/sn λ max = 0,7877 4-2004 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=40dev/dak ve R= 3m için elde edilen V max = 6,1171m/sn λ max = 2,0543 5-2003 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=50dev/dak ve, R= 1m için elde edilen V max = 3,5586m/sn λ max = 1,4714 6-2003 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=50dev/dak ve R= 3m için elde edilen V max = 5,0853m/sn λ max = 3,0889 7-2004 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=50dev/dak ve R= 1m için elde edilen V max = 7,1634m/sn λ max = 0,7309 8-2004 yılına ait rüzgar hız değerleri kullanılarak, n=50dev/dak ve R= 3m için elde edilen V max = 5,5772m/sn λ max = 2,8165 Bulunan bu değerler doğrultusunda; aynı özellikler için 2003 yılı rüzgar hız aralığında elde edilen kanat uç hız oranı (λ) değerleri ile 2004 yılı rüzgar hız aralığında elde edilen kanat uç hız oranı (λ) değerlerinin aritmetik ortalaması yaklaşık olarak Tablo 4 deki gibidir. [3]
Tablo 4. İzmit için 2003-2004 rüzgar hız değerlerinin 40 ve 50dev/dak için çapların karşılaştırılması sonucu elde edilen rüzgar türbin çeşitleri [3] n (dev/dak) R (m) 2003 yılı için λ 2004 yılı için λ Kullanılabilir Türbin 50 40 1 1,5 0,8 3 3,1 2,8 1 1,1 0,7 3 3,0 2,1 -Savonius -Çok Kanatlı -Çok Kanatlı -Darrieus -Üç Kanatlı -Savonius -Çok Kanatlı -Çok Kanatlı -Darrieus Bu değerler için kullanılabilir rüzgar türbininin 2 veya 3 çeşit olduğu Tablo 4. de görülmektedir. Bu durumda seçim yaparken; Verimin yüksek olması için öncelikle her rüzgar hızında kullanılabilir bir rüzgar türbini seçimi yapılmalıdır. Bu nedenle, İzmit teki GSM şebekelerinin baz istasyonlarını çalıştırmak için, Çok Kanatlı Bir Rüzgar Türbini kurulması gerekmektedir. Yukarıda belirtilen λ değerlerinin de aritmetik ortalaması alındığında kullanılması gereken kanat sayısı kanat sayısı hesabına göre 8-12 arasında olmalıdır. Rotor çapı ve rotor devir sayısı seçiminde öncelikli kriter maliyettir. Genel olarak çok kanatlı bir rüzgar türbini, düşük maliyetli türbinler arasına girmektedir. Bu durumda kullanım avantajı sağlamaktadır. Gürültü, göz estetiği ve günümüzdeki kullanımı gibi kriterler dikkate alındığında, yine çok kanatlı bir rüzgar türbininin seçilmesi avantaj sağlamaktadır. KAYNAKLAR 1. KURT, M., ve SEMETAY, C., 2001, Genetik Algoritma Ve Uygulama Alanları Makine Mühendisleri Odası, Mühendis ve Makine Dergisi, Ekim. 2. SÖKE, A., 2002, Optimizasyon Problemleri Çözümünde Genetik Algoritma Yaklaşımı Kocaeli Üniversitesi Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli. 3. Nurbay, N., 2005, Türkiye de rüzgar enerjisinin kullanımı ve İzmit in meteorolojik şartlarına uygun optimum rüzgar türbini seçimi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bil. Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli.