Rüzgâr enerji sistemlerinde makine öğrenmesi ile kısa, orta ve uzun vadeli elektrik enerjisi üretim tahmini

Günümüzde enerji ihtiyacının sürekli artması, yenilenebilir enerji kaynaklarının daha verimli ve sürdürülebilir bir şekilde kullanılmasını zorunlu hale getirmiştir. Bu bağlamda, rüzgâr enerjisi, çevre dostu ve sınırsız bir kaynak olması nedeniyle büyük bir öneme sahiptir. Rüzgâr enerjisinden maksimum verim elde edebilmek için rüzgâr hızının doğru tahmini ve enerji üretim süreçlerinin optimize edilmesi kritik bir gereklilik olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu tez çalışmasında, rüzgâr hızına dayalı enerji üretiminin tahmini için zaman serisi analizi ve yapay zekâ yöntemleri kullanılarak bir yaklaşım sunulmuştur. Çalışmanın ilk aşamasında, rüzgâr hızına ilişkin veri seti üzerinde kapsamlı analizler gerçekleştirilmiştir. Korelasyon analizi ile rüzgâr hızının diğer meteorolojik faktörlerle olan ilişkisi incelenmiş ve zaman serisi analiziyle rüzgâr hızındaki günlük, haftalık ve mevsimsel değişimler ortaya konulmuştur. Ayrıca, aykırı değer analizi ile rüzgâr hızındaki uç durumlar tespit edilerek bu durumların enerji üretimi üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Bu analizler, modelleme sürecinde kullanılacak anlamlı özelliklerin belirlenmesine katkı sağlamıştır. Çalışmanın ana bölümünde, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) algoritmaları kullanılarak farklı senaryolar altında rüzgâr hızı ve enerji üretimi tahmini gerçekleştirilmiştir. Eğitim süreçlerinde farklı zaman pencereleri (örneğin, 7, 14 ve 30 günlük geçmiş veriler) ve farklı tahmin aralıkları (örneğin, 7, 14 ve 30 günlük geleceği tahmin) kullanılarak modeller geliştirilmiştir. Her bir modelin doğruluğu test edilmiş ve performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Ayrıca, kısa ve uzun vadeli tahminlerin enerji üretimindeki uygulanabilirliği değerlendirilmiştir.Elde edilen bulgular, önerilen modelin rüzgâr hızını ve enerji üretimini yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini göstermektedir. Çalışma, rüzgâr enerjisi sektöründe planlama ve operasyonel karar süreçlerine katkı sağlamakla birlikte, yenilenebilir enerji kaynaklarının daha etkin bir şekilde kullanılmasına yönelik önemli bir rehber niteliği taşımaktadır. Ayrıca, bu tezde sunulan yöntemlerin diğer yenilenebilir enerji kaynakları için de uygulanabilirliği, çalışmanın gelecekteki araştırmalara olan katkısını artırmaktadır.