Rüzgâr hızının kısa dönem tahmini için aşırı öğrenme makinesi ve dalgacık paket dönüşümü tabanlı melez bir metodun geliştirilmesi

Rüzgâr enerjisi değişken bir karakteristiğe sahiptir ve elektrik şebekelerindeki arz-talep dengesini bozmaktadır. Bu bozucu etkinin ortadan kaldırılabilmesi için rüzgâr enerjisi tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Rüzgâr enerjisi ile rüzgâr hızı arasındaki kübik ilişki sebebiyle rüzgâr enerjisi tahmini sürecinde rüzgâr hızı tahminleri önemli bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışmasında, rüzgâr hızı tahmini için dalgacık paket dönüşümü (DPD) yöntemini ve aşırı öğrenme makinelerini (AÖM) birleştiren melez bir metot önerilmiştir. Önerilen metot sürecinde öncelikle DPD kullanılarak rüzgâr hızı bileşenlerine ayrılmış ve her bileşenin tahmini için AÖM temelli bir model geliştirilmiştir. Son aşamada elde edilen hız bileşeni tahminleri cebirsel toplanarak rüzgâr hızı tahminine dönüştürülmüştür. Tez çalışmasındaki uygulamalar Osmaniye ilinden alınan saha ölçümleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen rüzgar hızı tahmin modeli; korelasyon katsayı (R), kök ortalama kare hata (RMSE) ve ortalama mutlak hata (MAE) performans metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Tez çalışmasındaki performans testlerinde, önerilen rüzgâr hızı tahmin metodunun 1 saatlik tahmin ufkunda sırasıyla 0,0218, 0,0155 ve 0,9901; RMSE, MAE ve R performans metrik değerlerini yakalayabildiği tespit edilmiştir. Tez çalışmasından elde edilen bulgular ışığında önerilen metodun oldukça yüksek kalitede rüzgâr hızı tahmini yapabildiği ve rüzgâr enerjisi tahmini sürecinde başarıyla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.