Diferansiyel Gelişim Algoritma Tabanlı Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi ile Kısa Dönem Rüzgar Hızı Kestirimi

Abstract

Üretim planlaması ve güç sistemlerinin yönetilmesi açısından rüzgar enerji sistemlerinden üretilecek elektrikenerjisinin belirli periyotlar için tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu kapsamda, asimetrik ve kararsız yapıdakirüzgar hızı verilerinin hassas bir şekilde tahmin edilebilmesi için bir çok farklı rüzgar hızı kestirim yaklaşımlarıönerilmiştir. Bu çalışma kapsamında, diferansiyel gelişim algoritması (DE) yaklaşımı ile optimize edilenuyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılarak kısa dönemli (1 saat) rüzgar hızı tahmin modellerigeliştirilmiştir. Çalışma kapsamında ele alınan yöntemde, diferansiyel gelişim sezgisel yaklaşımı kullanarakmodel parametreleri kısa dönemli rüzgar hızı tahmini için belirlenmiş ve karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir.Önerilen yaklaşımın tahmindeki performans kriterlerini doğrulamak için Bilecik ilinde bulunan bir gözlemistasyonundaki rüzgar hızı serileri kullanılmıştır. ANFIS model parametrelerinin optimizasyonunda kullanılansezgisel algoritma 10 kez tekrarlı bağımsız olarak çalıştırılmış ve eğitim-test performans sonuçları istatistikselolarak sunulmuştur. Ayrıca önerilen hibrit modelin performansı literatürde iyi bilinen Levenberg-Marquardtalgoritması ile eğitilen ileri beslemeli yapay sinir ağı (ANN) sonuçları ile de karşılaştırılarak yorumlanmıştır.