Türkiye'nin bölgesel rüzgar enerji potansiyelinin dağılım fonksiyonları kullanılarak karşılaştırmalı analizi

Abstract

Modern toplumlarda ekonomik büyümenin en önemli göstergelerinden birisi enerjidir. Elektrik enerjisinin yaşamın her alanında kullanılması ile birlikte ona olan bağımlılık her geçen gün artmaktadır. İnsan yaşamının devam ettirilebilmesi ve yüksek seviyeleri çıkartılabilmesi için ihtiyaç duyulan enerjinin sürekli, kaliteli ve güvenli olarak sağlanabilmesi gerekmektedir. Nüfusun hızla artması ve sanayileşme nedeniyle enerji talebi sürekli artmaktadır. Günümüzde hızla artan enerji ihtiyacına paralel olarak konvansiyonel enerji kaynaklarının ekosistem üzerinde ki olumsuz etkilerinin olması, bu kaynakların rezervlerinin sınırlı miktarlarda olması ve bu kaynakların fiyatlarının her geçen gün artması nedeniyle elektrik enerjisi talebinin karşılanmasında yenilenebilir ve temiz enerji kaynaklarının kullanımı önem kazanmıştır. Ayrıca ülkemizin ekonomik olarak gelişmesinin önüne geçen en büyük etkenlerden birisi, konvansiyonel enerji kaynaklarında büyük ölçüde dışa bağımlı olmamızdan kaynaklanmaktadır. Diğer bir yandan yenilenebilir enerji kaynakları ülkemizin dışa bağımlılığını ve cari açığı azaltmamıza yardımcı olacak en önemli etkenlerden biri olarak karşımıza çıkmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının en önemlilerinden biri ise rüzgar enerji sistemleridir. Bir bölgeye rüzgar enerjisi dönüştürme sistemi kurulmadan önce o bölgenin rüzgar hızı karakteristiğinin belirlenmesi ve modellenmesi gerekmektedir. Bu kapsamda bir bölgenin rüzgar hızı karakteristiğinin belirlenmesinde bir çok farklı dağılım fonksiyonu önerilmektedir. Bu çalışma kapsamında, rüzgar hızı karakteristiğinin belirlenmesinde İki parametreli Weibull dağılım fonksiyonu ve Rayleigh dağılım fonksiyonu kullanılarak performans analizleri gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda model performansının değerlendirilmesinde, Türkiye’de bulunan 81 il için 10 metre yükseklikte 2018 yılına ait saatlik rüzgar hızı verileri kullanılmıştır. Dağılım fonksiyonunun parametrelerinin belirlenmesinde Maksimum olabilirlik metodu kullanılmış, model performans kriteri için ise hataların karelerinin ortalamasının karekökü (RMSE) kullanılarak dağılım fonksiyonlarının gerçek rüzgar hızı verilerine uyumu karşılaştırılmıştır. Çalışmada yapılan bütün analizler için Matrix Laboratory (MATLAB) programı kullanılmış olup aylık ve yıllık rüzgar hızları Weibull ve Rayleigh dağılım fonksiyonları ile istatistiksel olarak modellenmiştir.

Energy is one of the most important indicators of economic growth in modern societies. Using electrical energy in every aspect of life makes us more dependent to electrical energy day by day. In order to sustain human life and make its standards higher, required energy should be provided continuously and safely. Due to the rapid increase in population and industrialization, energy demand is constantly increasing. Due to the negative effects of conventional energy sources on the ecosystem in parallel with the rapidly increasing energy demand, the use of renewable and clean energy sources has gained importance in meeting the demand for electricity. Moreover, one of the biggest factors that prevent the economic development of our country is that we are dependent on foreign countries to a large extent in conventional energy sources. On the other hand, renewable energy sources are one of the most important factors that will help us reduce our country’s dependence on foreign countries and the current account deficit. One of the most important renewable energy sources is wind energy systems. Before the installation of a wind energy conversion system in a region, the wind speed characteristic of that region should be determined and modeled. In this context, many different distribution functions are proposed in determining the wind speed characteristic of a region. In this paper, performance analysis was performed by using twoparameter Weibull function and Rayleigh distribution function for determination of wind speed characteristics. In this context, in the evaluation of the model performance, hourly wind speed data of 2018 at an altitude of 10 meters for 81 provinces in Turkey were used. The maximum likelihood method was used to determine the parameters of the distribution function and the Root Mean Square Error (RMSE) was calculated for the model performance criteria. Matrix Laboratory (MATLAB) program was used for all analyzes and wind speed data which are monthly and yearly were statistically modeled with Burr Type XII distribution function.