Dergiler / Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik / 2013 / Cilt: 14 - Sayı: 3

Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Tahminlenmesinde Kullanılan Olasılık Dağılım Fonksiyonlarına Genel Bir Bakış ve Karabük Rüzgar Verilerine Uygulaması

An Overview of The Probability Distribution Functions for Forecasting of Wind Energy Potential and Karabük Wind Data Application

Sayfa
199–212
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Ayrıca Karabük iline ait rüzgar verilerine bu olasılık dağılım fonksiyonlarından birkaçının uygunluğu araştırılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Türkiye için rüzgar enerjisi kullanımı, konvansiyonel enerji kaynaklarına olan bağımlılığı ve dışa bağımlılığı azaltması dolayısıyla, çok önemlidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Rüzgarın esme zamanı, hızı ve hangi yönde esmesi gerektiği belirlenemez.
💡
Sonuç & Katkı:Ayrıca Karabük iline ait rüzgar verilerine bu olasılık dağılım fonksiyonlarından birkaçının uygunluğu araştırılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Türkiye için rüzgar enerjisi kullanımı, konvansiyonel enerji kaynaklarına olan bağımlılığı ve dışa bağımlılığı azaltması dolayısıyla, çok önemlidir. Rüzgarın esme zamanı, hızı ve hangi yönde esmesi gerektiği belirlenemez. Rüzgar enerjisi santralleri(RES)nde elektrik üretimi planlaması, kurulduğu bölgedeki rüzgarın meteorolojik verilerinin düzeyine ve zamana bağlıdır. Rüzgar enerjisindeki değişimin tespit edilmesi çalışmaları, gerçek ve güvenilirliği yüksek modellerle üretim planlama yapılması, çalışmaları devam etmektedir. Bu alanda yapılan çalışmalardan biri de olasılık dağılım fonksiyonlarıyla, rüzgar verilerinin modellemektir. Rüzgaar verilerinin modellenmesiyle yatırım yapılacak yerlerin teknik potansiyelini tespit edilir ve sağlıklı üretim planlaması gerçekleştirilebilir. Bu çalışmada rüzgar enerjisi alanında yaygın olarak kullanılan olasılık dağılım fonksiyonları genel olarak özetlenmiştir. Ayrıca Karabük iline ait rüzgar verilerine bu olasılık dağılım fonksiyonlarından birkaçının uygunluğu araştırılmıştır.

Abstract

The use of wind energy over Turkey is very important in the sense that it reduces the dependence on conventional energy sources and import dependence . Blowing time, speed, and direction of wind can not be determined. Wind power plants (WPP) in the planning of electricit y generation depends on the meteorological data of wind at established in the region and time-bound. Studies on detecting the change in wind energy, and studies on production planning with real and highly reliable models are still going on. Modeling of the wind data with probability distribution functions is one of the studies in this area. Places to be invested with the technical potential of wind data shall be determined by modeling and production planning is performed. In this study, probability distribution functions, which are widely used in the field of wind power, are briefly summarized. Which probability distribution function is available in Karabük wind data has also been examined.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KÜÇÜK, A., KÖSE, B., ÇAy, Y., ORDU, B. (2022). Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Tahminlenmesinde Kullanılan Olasılık Dağılım Fonksiyonlarına Genel Bir Bakış ve Karabük Rüzgar Verilerine Uygulaması. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik, Cilt: 14 - Sayı: 3, 199–212. https://ajindex.com/articles/438383

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Özpınar, M, A., "Yenilenebilir Enerji Santrallerinde Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Enerji Üretiminin Modellenmesi ve Planlanması" Yıldız Teknik Üniversitesi, Doktora Tezi, 2007,
  2. İstanbul.
  3. Carta, J. A., Ramı´rez, P., Vela´zquez, S. (2009). A Review of Wind Speed Probability Distributions used in Wind Energy Analysis Case Studies in The Canary Islands. Renewable and Sustainable Energy Reviews 13, 933-955
  4. Chellali, F., Khellaf, A., Belouchrani, A., Khanniche, R. (2012). A Comparison Between Wind Speed Distributions Derived From The Maximum Entropy Principle and Weibull Distribution. Case of Study; Six Regions of Algeria. Renewable and Sustainable Energy Reviews 16, 379- 385, Chang, T. P. (2011). Estimation of Wind Energy Potential using Different Probability Density Func- tions. Applied Energy 88, 1848-1856
  5. Güçlüer, D. (2011). Kısa Süreli Rüzgar Enerjisi Tahminleri ve Ülkemiz Açısından Önemi. ICCI Bildi- riler Kitabı, 67-73,
  6. Özgür, M. A. (2006). Kütahya Rüzgar Karakteristiğinin İstatiksel Analizi ve Elektrik Üretimine Uygu- lanabilirliği. Dumlupınar Üniversitesi,
  7. Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2006
  8. Shamilov A., Kantar Y.M., Usta I. ( 2008). Use of MinMaxEnt Distributions Defined on Basis of MaxEnt Method in Wind Power Study. Energy Conversion and Management, 49:660-77.
  9. Akpinar, S., Akpinar, E. Kavak., (2007). Wind Energy Analysis Based on Maximum Entropy Princip- le (MEP)-Type Distribution Function. Energy Conversion and Management 48 1140-1149)
  10. Şahin, Ahmet Duran., "Türkiye Rüzgarlarının Alan-Zaman Modellemesi", İstanbul Teknik Üniversite- si, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2001
  11. Özgür, M. Arif., "Kütahya Rüzgar Karakteristiğinin İstatiksel Analizi ve Elektrik Üretimine Uygula- nabilirliği" Dumlupınar Üniversitesi,
  12. Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2006
  13. Durak, M., Özer, S.( 2008). "Rüzgar Enerjisi: Teoeri ve Uygulama", Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği (TÜREB), Ankara,
  14. Thapar, V., Agnihotri, G., Sethi, V. Krishna. (2011). "Critical Analysis of Methods for Mathematical Modelling of Wind Turbines", Renewable Energy 36: 3166-3177
  15. Yılmaz, V., Aras, H. ve Çelik, H.E. (2005). "Rüzgar Hız Verilerinin İstatistiksel Analizi", Eskişehir. Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi C. XVIII, S.2,