Farklı regresyon modelleri kullanarak etkin parametrelere göre rüzgar hızı tahminlemesi

Rüzgar enerjisi, rüzgar enerji santrallerinin kurulumunun hızlı ve kurulum maliyetinin düşük olması, doğal çevreye olan olumsuz etkilerinin bulunmayışı dolayısıyla gelişmekte olan ülkeler tarafından en çok tercih edilen yenilenebilir enerji kaynağıdır. Rüzgar enerjisi çevrim sistemlerinde en önemli girdi rüzgar hızıdır. Bu nedenle rüzgar enerjisinden maksimum düzeyde verim elde edebilmek için rüzgar hızının doğru ve güvenilir bir şekilde belirlenmesi gereklidir. Rüzgar hızı, değişimine etkiyen birçok çevresel faktör olduğundan tahminlemesi zor bir parametredir. Bu sebeple, kurulan ölçüm istasyonları vasıtasıyla toplanan meteorolojik veriler işlenerek rüzgar hızı tahminlemesi için kullanılmaktadır. Bu çalışmada kullanılan veriler Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi yerleşkesinde kurulan ölçüm istasyonundan temin edilmiştir. Ölçüm istasyonunda bulunan sensörler vasıtasıyla onar dakika aralıklarla ölçülen rüzgar hızı, nem, basınç ve sıcaklık bilgileri analizler için kullanılmak üzere aylık, mevsimsel ve yıllık olarak gruplanmıştır. Bu çalışmada, toplanan meteorolojik veriler ile rüzgar hızı arasında matematiksel bir bağlantı kurularak tahminleme yapılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda yapılan analizlerle aylık, mevsimsel ve yıllık denklem takımları oluşturulmuştur. Denklem takımları belirlenirken rüzgar hızı tahminlemesi sıcaklık, basınç ve nem parametrelerinin oluşturduğu 6 farklı kombinasyonla yapılmıştır. Tahminleme için yapılan analizlerde ise genel regresyon yöntemlerinden Basit Lineer Regresyon, Çoklu Lineer Regresyon ve Çoklu Non-lineer Regresyon yöntemleri kullanılmıştır. Ortalama karesel hatanın karekökü ve determinasyon katsayısı dikkate alındığında bu yöntemlerden Çoklu Non-lineer Regresyon yönteminin ön plana çıktığı ve daha düşük hata ile tahminleme yaptığı görülmüştür. Sıcaklık ve nem parametrelerinin rüzgar hızı tahmini için birlikte girdi olarak kullanıldığı modelin ise en iyi sonucu verdiği belirlenmiştir.