Rüzgar ve güneş verilerinin sinyal işleme yöntemleriyle analizi ve sistem modellemesi

Abstract

Bu tez çalışması, yenilenebilir enerji alanında hem veri (rüzgar-güneş) modelleme hem de enerji üretim sistemi boyutlandırması konularında gerçekleştirilmiş özgün yaklaşımları içermektedir. Çalışmanın ilk aşamasında, saatlik değişen güneş ışınım şiddetleri ve rüzgar hızlarını modelleyen yeni yöntemler geliştirilmiş, ikinci aşamasında ise geliştirilen bu modelleme yöntemleri de kullanılarak hibrit (rüzgar-güneş) enerji üretim sistemlerinin boyutlandırılması için yeni bir optimizasyon algoritması oluşturulmuştur. İlk aşamada yer alan güneş ışınım şiddeti verilerinin modellenmesi çalışmasında, veriler iki boyutlu (2-B) olarak analiz edilmiştir. Bu özgün analiz yönteminin tek boyutlu analize göre üstünlükleri 1-B ve 2-B optimal katsayılı doğrusal filtreler tasarlanarak ve yapay sinir ağları (ANN) kullanılarak gösterilmiştir. Geliştirilen 2-B yaklaşım kullanılarak saatlik güneş ışınım şiddeti verilerinin yıl içindeki davranışları önerilen yeni bir yöntemle analitik olarak modellenmiştir. Yine tezin ilk aşamasındaki çalışmalarda yer alan rüzgar verilerinin modellenmesinde, Saklı Markov Modellerini (HMM) kullanan bir modelleme yöntemi geliştirilmiş ve denenmiştir. Literatürde rüzgar modelleme konusunda ilk defa uygulanan bu yöntemin var olan diğer yöntemlere olan üstünlükleri tartışılmıştır. Tezin ikinci aşamasında sunulmuş olan hibrit (rüzgar-güneş) enerji üretim sistemlerinin boyutlandırılması için önerilen yöntemde güneş ve rüzgar verilerinin yerine, ilk aşamada geliştirilen modellerden, üretilen verileri kullananan ve boyutlandırma algoritmasına sistemde bulunan bataryaların maliyetlerini de dahil eden yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Tezde geliştirilen tüm model ve metodlar Eskişehir bölgesine ait saatlik değişen bir yıllık veriler üzerinde test edilmiş, sonuçlan sunulmuş ve tartışılmıştır.