Değişken-Hızlı Rüzgâr Türbinlerinin Diferansiyel Gelişim Algoritması Kullanılarak Tasarım Optimizasyonunun Gerçekleştirilmesi

Design Optimization of Variable-Speed Wind Turbines by Using Differential Evolution Algorithm

Özet

Son yıllarda yarı iletken teknolojisindeki hızlı gelişim, enerji talebindeki artış ve devlet teşvikleri nedeniyle Değişken-Hızlı Rüzgâr Türbinlerinin kullanımı her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmada bu tip Rüzgar Türbinlerin (RT'lerin) tasarımı için yeni bir optimizasyon algoritması verilmektedir. Algoritmada hedef fonksiyonu olarak birim enerji maliyeti kullanılmakta olup RT'lerin kurulacağı bölgenin rüzgâr potansiyeli dikkate alınarak tasarım parametrelerinin en uygun büyüklükleri belirlenmektedir. Tasarım parametreleri olarak türbin elemanlarının büyüklüğü; kule (hub) yüksekliği, rotor yarıçapı (kanat boyu), nominal güç (jeneratör gücü), ve üretilen enerji ve maliyete etki eden temel parametreler; türbin nominal rüzgar hızı, türbin kapasite faktörü kullanılmaktadır. Algoritmada tasarım parametrelerinin en uygun büyüklükleri/değerleri popülasyon temelli Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) kullanılarak belirlenmektedir. Farklı bölgeler için tasarlanan Değişken-Hızlı Rüzgâr Türbinlerinin algoritmada kullanılan türbin güç eğrisi modeli ve parametreler arasında tanımlanan kısıtlamalar açısından gerçekçi, üretilen enerji miktarı ve maliyet açısından da oldukça avantajlı olduğu görülmektedir.

Abstract

With the fast development in semiconductor technology, and as a result of the increase in energy demand and government subsides, the usage of Variable-Speed Wind Turbines has increased. In order to design of this type of wind turbines, in this study, a new optimization algorithm is introduced. In the algorithm, the cost of per-energy is used as objective function and the optimum size/value of design parameters are determined by keeping in consideration the wind potential in regions. For the design parameters, the size of turbine components; hub height, rotor diameter, nominal (rated) power, and the parameters that has effects on the energy production and its cost, namely nominal wind speed and turbine capacity factor are used. In the optimization algorithm, a population based algorithm, namely Differential Evolution Algorithm (DEA), is used to determine the most appropriate size/value of design parameters. It is observed that the designed wind turbines are more realistic in terms of power curve modelused in optimization algorithm and the constraints defined between design parameters, and more advantageous in terms of the energy amount that will be produced and its cost.