Mezo ölçek sayısal hava tahmin model sonuçlarının farklı yöntemlerle ölçek küçültme ve iyileştirme analizi

Dünyada elektrik kullanımı, teknolojinin gelişmesi, şehirleşme ve sanayileşme ile birlikte her geçen gün artmaktadır. Bununla birlikte fosil kaynakların azalması ve doğaya verdiği zararlar ile çevreye karşı duyarlılığın artması yenilenebilir enerjinin önemini arttırmıştır. Rüzgar enerjisi kullanımı diğer ülkelere bağımlı olunmaması ve yenilenebilir olması nedeniyle her geçen yıl artış göstermektedir. Fakat rüzgar santrallerinin kurulumu öncesinde kurulacak bölgenin potansiyeli ile kurulum sonrasında rüzgar tahmini finansal kayıplara engel olunması açısından oldukça önemlidir. Rüzgar santral kurulumu öncesinde bölge seçimi yapılırken etkin kullanım için rüzgar atlaslarından faydalanılmakdatır. Bu sebeple hassas ve doğru rüzgar haritaları rüzgar santrali kurulacak alanın ve üretilecek enerjinin efektif kullanılabilmesı açısından büyük önem teşkil etmektedir. Mevcut Avrupa ve Türkiye Rüzgar Atlasları (REPA) her ne kadar ihtiyaçlara belirli ölçüde cevap verebilse de, atlasın, son 20-30 yıl içerisinde arazi kullanımındaki değişimler, iklim değişimine bağlı olarak etkili olan hava paternlerindeki değişim, veri ölçüm ağındaki artış ve rüzgar enerji sektöründeki gelişmelere bağlı olarak iyileştirilmesi gerekmektedir. Bu amaçla The New European Wind Atlas (NEWA) projesi, Avrupa Birliği ERANET+ programı kapsamında 9 üye ülke tarafından oluşturulan konsorsiyum vasıtası ile yeni ve detaylı bir rüzgar atlasının rüzgar endüstrisine kazandırmak üzere başlatılmış olup, bu proje ile ilişkili olarak, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) tarafından desteklenen ve Prof. Dr. Sibel Menteş tarafından yürütülen "Yeni Avrupa Rüzgar Atlası (NEWA) Projesi Kapsamında Türkiye Üzerinde Rüzgar Enerji Kaynağının Modellenmesi" konulu, 215M386 no'lu proje devam etmektedir. Bu tez, yukarıda tanımlanan proje kapsamında yapılmıştır. Proje kapsamında gerçekleştirilen orta ölçekli model simülasyonları sonucunda potansiyeli yüksek olan bölgeler seçilmiştir. Bu bölgelerden biri olan Mersin-Mut için bu tez çalışmasında farklı yöntemlerle ölçek küçültme analizi uygulanmıştır. Seçilen gridlerdeki model simülasyon verileri ile gözlem noktası arasında adım adım regresyon (stepwise regresyon) ile ilişki analizi yapılmış ve rüzgar şiddetinin değişimi üzerindeki en etkili meteorolojik parametreler belirlenmiştir. Model benzetim sonuçları ile grid noktalarında hesaplanan bu parametreler ile çoklu regresyon analizi yapılmış ve yapay sinir ağları (YSA) için birer girdi verisi oluşturulmuştur. Uygulanan yapay sinir ağları metodu ile model hatalarının minimize edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma, 2015 yılına ait saatlik veriler ile gerçekleştirilmiştir. WRF modelinden 60m, 500 hPa ve 700 hPa seviyeleri için toplam 16 grid olacak şekilde her bir gridden 45 parametrenin çıktısı alınmıştır. Adım adım regresyon ile eleme yapıldıktan sonra yapay sinir ağları uygulanmıştır. Ayrıca parametrelerin başarım üzerindeki etkilerini görmek amacıyla parametre eliminasyonu yoluyla da analiz yapılmıştır. Öncelikle bütün parametreler eklenerek gizli tabakadaki nöron sayısını belirlemek üzere çalışılmıştır. Daha sonra her seferinde bir parametre çıkartılarak diğer bütün parametreleri içiren YSA'nın başarımına bakılmıştır. Çıkarılan parametre başarımın değişmemesine veya düşmesine sebep oluyorsa atılarak sonunda başarım üzerinde pozitif etkisi olan parametreler belirlenmiştir. Ayrıca 3 seviye de kendi içinde karşılaştırılmış ve en iyi sonucun, YSA'lar yer seviyesinden alınan çıktılar ile çalıştırıldığında alındığı görülmüştür. Test için ayrılan verilerin sonuçları gözlem verileri ile karşılaştırılarak hata analizi yapılmıştır. Hata hesaplarında, ortalama mutlak hata (MAE, mean absolute error), karesel ortalama hata (RMSE, root mean square error) ve normalize edilmiş karesel ortalama hata (nRMSE, normalized root mean square error) kullanılmıştır. Çoklu regresyon analizi ile elde edilen sonuçların YSA sonuçlarına yakın fakat daha yüksek hata değerlerine sahip olduğu görülmüştür. En düşük hata değerine, YSA 60m'den alınan rüzgar şiddeti, rüzgar yönü, virtüel sıcaklık, doğu-batı ve kuzey-güney yönündeki sıcaklık gradyanı parametreleri ile çalıştırıldığında ulaşılmıştır. Sadece en düşük hata değerine sahip grid (G15) ile çalışıldığında, diğer gridler ile ayrı ayrı ve hepsi bir arada olacak şekilde yapılan çalışmalara göre daha iyi sonuç elde edilmiştir. 700 hPa ve 500 hPa seviyelerinden alınan parametrelerin YSA için çok etkisi olmadığı, 60 metredeki veriler ile daha iyi sonuç elde edildiği görülmüştür. Test için ayrılan verinin tarihlerini kapsayan , G15 gridinden alınan rüzgar şiddeti ve gözlemlenen rüzgar şiddeti arasında hesaplanan nRMSE değeri %16.5 iken YSA ile bu sonuç %12'ye kadar düşürülmüştür. WindSim kullanılarak yapılan çalışma da ise hata artmıştır.