Derin öğrenme yöntemi ile Bingöl ilinin rüzgar hızı tahmini

Enerji talebindeki küresel artış, ülkelerin yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelme ve bu kaynakları en etkili şekilde kullanma çabalarını beraberinde getirmiştir. Bu nedenle, hayatın her alanında var olan ve yaşamı kolaylaştıran teknolojik imkanların kullanılması, bu arayışta önemli bir role sahiptir. Yapılan çalışmalar, teknolojinin yenilenebilir enerji kaynaklarını etkili bir biçimde kullanabilme yeteneğini ve hatta kullanmaya başlamadan önce ne kadar enerji üretilebileceği konusunda öngörüde bulunabilme potansiyelini ortaya koymuştur. Rüzgâr hızını ve dolayısıyla rüzgârdan elde edilecek gücü tahmin edebilmek oldukça güçtür. Doğası gereği kararsızdır ve birçok parametreye bağlı olarak değişiklik gösterebilmektedir. Zaman, mevsim, sıcaklık, nem ve hava durumu gibi birçok etken rüzgâr hızını etkileyen faktörlerdir. Bu yüzden rüzgârdan üretilebilecek enerjiyi önceden doğru bir şekilde tahmin edebilmek enerji üreticileri için önemli bir konudur. Üretim planlaması için en düşük hata payı ile en iyi tahminin yapılabilmesi gerekmektedir. Günümüzde bu şartlarda rüzgâr gücü ve rüzgâr hızı tahmini yapabilecek en iyi yöntem derin öğrenme yöntemleri ile yapılan tahminlerdir. Bölgenin önceki dönemlere ait rüzgâr hızı verileri ile eğitilen derin öğrenme mimarileri ile geleceğe dair rüzgâr hızı tahminleri yapılabilmektedir. Bu çalışmada da Bingöl iline ait belli tarih aralığındaki rüzgâr hızı verileri Evrişimsel Sinir Ağı (Convolutional Neural Network-CNN) modeli ile işlenmiş ve kısa vadeli rüzgâr hızı tahmini yapılmıştır. Tez çalışmasında Bingöl Meteoroloji Müdürlüğünden alınan, Bingöl iline ait 01.01.2020 ile 01.02.2021 tarihleri arasında ölçülen rüzgâr hızı verilerini derin öğrenme yöntemleri ile işlenerek, kısa vadeli rüzgâr hızı tahmini yapılmıştır. Çalışma bölgenin rüzgâr potansiyeli hakkında ve üretilebilecek rüzgâr gücü hakkında bilgi vermektedir. Çalışma sonucunda bir derin öğrenme yöntemi olan CNN modeli, bölgeye ait geçmiş dönem rüzgâr hızı verileri ile eğitilmiş ve bölgenin gelecek zamana ait rüzgâr hızının nasıl olacağı hakkında ürettiği tahminler gözlemlenmiştir. Yapılan çalışma enerji yatırımcıları ve araştırmacılar tarafından birçok alanda kullanılmak üzere bölgenin rüzgâr potansiyeli hakkında bilgi vermektedir.