Yapay zeka yöntemleri ile rüzgar tahmini

Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde son yıllarda, elektrik enerji taleplerinin karşılanmasında yenilenebilir enerji kaynakları tercih edilmektedir. Rüzgâr enerjisi, bu enerji kaynakları arasında daha verimli olmasından dolayı yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, rüzgâr enerjisi güç sistemlerinin yönetilmesi ve işletilmesinde rüzgâr hızını doğru ve güvenilir bir şekilde tahmin edilmesi oldukça önemlidir. Ancak, rüzgâr hızının aralıklı ve durağan olmayan yapısı nedeniyle, onun modellenmesi ve tahmin edilmesini zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, rüzgâr santrallerinin planlanması ve uygulanabilirlik çalışmaları için etkili bir rüzgâr tahmini için derin öğrenme temelli iki aşamalı bir model önerildi. Bu yaklaşımda öncelikle rüzgâr hız zaman verileri, sürekli dalgacık dönüşümü ile renkli görüntüye dönüştürüldü. Daha sonra bu görüntüler önerilen evrişimli sinir ağı yardımıyla etkili bir rüzgâr tahmini gerçekleştirildi. Çalışmada, Elazığ Metroloji Bölge Müdürlüğünden alınan 2018-2019 yılları arasındaki saatlik rüzgâr hız verileri kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda, 1-saat, 2-saat ve 3-saat olmak üzere üç farklı ileri ufuk tahmini yapılmıştır. Önerilen modelin performans değerlendirilmesinde ortalama karekök hatası (RMSE), ortalama mutlak hata (MAE) ve korelasyon katsayısı (R) metrikleri kullanılmıştır. Deneysel çalışma sonuçlarına göre 1 saatlik ileri tahminlerde RMSE, R ve MAE performans değerlendirme ölçütlerinde sırasıyla 0,0615, 0,8757 ve 0,0448 başarım sağlanırken, 2 saatlik ileri tahminlerde RMSE, R ve MAE metriklerinde sırasıyla 0,0804, 0,7397 ve 0,0590 başarımın 1-saatlik ileri tahminlere göre biraz azaldığı görülmektedir. Bu durum 3-saatlik ileri tahminlerde de devamı görüldü. Tüm bu deneysel sonuçlar önerilen modelin kısa tahmin dönemleri için daha iyi bir tahmin performansı sergilediğini göstermektedir. Ayrıca daha detaylı performans analiz için AlexNet, ResNet50 ve GoogLeNet gibi 3 farklı derin öğrenme model sonuçları ile karşılaştırılmasında 1 saatlik ileri tahminde daha başarılı olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Rüzgâr Enerjisi Tahmini, Sürekli Dalgacık Dönüşümü, Evrişimli Sinir Ağı, Derin Öğrenme.