Chaotic analysis of wind regime

Rüzgar enerjisi yenilenebilir enerji kaynaklar içinde kullanımı en hızlı artan enerji kaynaklarındandır. Rüzgar santrallarının enerji üretim maliyetlerinin de diğer enerji üretim metotlarıyla boyölçüşebilir düzeylere düşmesiyle bu artış son yıllarda hızlanmıştır. Kinetik enerji ifadelerine bakıldığı zaman rüzgardan üretilebilecek enerjinin, rüzgarın geçtiği kesit alanı (rüzgar türbinlerinde: rotor süpürme alanı) ve havanın yoğunluğuyla doğru orantılı olmasının yanında rüzgar hızının küpüyle doğru orantılı olduğu görülmektedir. Dolayısıyla rüzgar hızı rüzgardan enerji üretimi açısından en öneli parametredir. Bir bölgede ortalama rüzgar hızı, rüzgar hızının değişkenliği gibi parametrelerin yanında rüzgar hızı öngörüsünde ulaşılabilen doğruluk da rüzgar enerjisi açısından çok büyük önem taşımaktadır. Rüzgardan üretilebilecek enerji miktarının arttırılması, rüzgar türbinlerinde daha yüksek verim sağlayacak işletim algoritmalarının oluşturulması gibi faydalarının yanında atmosferik davranışların daha iyi anlaşılması açısından da rüzgar hız serilerinin iç dinamiklerinin incelenmesi hayati önem taşımaktadır. Günümüz rüzgar teknolojisi açısından bakıldığında, rüzgar enerjisi santrallerinde rüzgar hızının değişkenliği rüzgar türbinleri tarafından üretilen elektrik enerjisinin şebekeye arzı açısından en önemli problemi oluşturmaktadır. Elektrik enerjisinin kalitesinde en önemli parametrelerden bir olan frekansın sabit kalması için şebekede enerji arz ve talebinin dengeli olması gerekir. Eğer şebekeye, talep edilen enerjiden daha fazlası verilirse frekans yükselir. Aksi durumda yani şebekeye verilen enerji talebin altındaysa frekans düşer. Rüzgar santrallerinin enerji üretimi rüzgar hızına bağlıdır. Rüzgar hızı çok değişken olduğu için özellikle kısa dönemli rüzgar hızı öngörüsü şebekede enerji arz-talep dengesinin korunabilmesi için büyük önem taşımaktadır. Rüzgar hızı serileri incelendiğinde rastlantısal karakterin yanında kaotik karakter de taşımakta olduları görülür. Dolayısıyla sadece lineer olmayan öngörü metotlarının kullanılması yeterli değildir. Rüzgar hızının daha yüksek doğrulukla öngörülmesi için kaotik öngörü metotlarının kullanılması gereklidir. Bu tez çalışmasında rüzgar hız değişiminin kaotik karakteristikleri incelenmiş ve örnek bir öngörü çalışması yapılmıştır. Çalışmada TAV İstanbul Atatürk Havalimanı'nda bulunan Otomatik Hava Gözlem İstasyonu (AWOS: Automatic Weather Observation Station) tarafından yerden 10 m yükseklikte, 1 dakika örnekleme peryoduyla örneklenmiş rüzgar hızı işareti kullanılmıştır. Kaotik analizin ilk aşaması olarak faz uzayının yeniden oluşturulabilmesi için, faz uzayının parametreleri olan Gecikme Zamanı (T: Delay Time) ve Gömme Boyutu (m: Embedding Dimension) belirlenmiştir. Gecikme zamanının belirlenmesi için Öz-ilişki fonksiyonunun (Auto-correlation Function) lineer olmayan bir formu olan Ortalama Müşterek Bilgi Fonksiyonu (Average Mutual Information Function) kullanılmıştır. Gömme boyutu Yanlış En Yakın Komşular algoritması (False Nearest Neighbor (FNN) Algorithm) kullanılarak belirlenmiştir. Faz uzayının (Phase Space) yeniden oluşturulmasından sonra İlişki Boyutu Algoritması (Correlation Dimension Algorithm) kullanılarak çekici (Attractor) boyutu hasaplanmıştır. Algoritmalar için TISEAN 3.0.1 (Zaman Serisi Analizi) paketinden yararlanılmıştır. Hegger ve diğ. (1999) tarafından oluşturulmuş olan TISEAN paket programı literatürde kaotik analiz için kullanılan en popüler programdır. Sonuçlar örneklenmiş işaretin fraktal boyutlara sahip olduğunu, kaotik karakter taşıdığını göstermiştir. Kaotik davranışın belirlenmesinde bir diğer önemli kriter olan Lyapunov Üstelleri (Lyapunov Exponents) metodu da işaretin kaotik karakter taşıdığının gösterilmesi için kullanılmıştır. Lyapunov Üstellerinin hesaplanması için Rosenstein et. al. (1993) algoritması kullanılmıştır. Hesaplanan Lyapunov Üstelinin değeri çok küçük bile olsa (< 1) pozitif olması kaotik karakterin olduğunu göstermek için yeterli kabul edilmektedir (Khatibi, 2012). Tez çalışmasında ele alınan rüzgar hızı serisi de kaotik karakter göstermektedir. Serinin kaotik karakter taşıdığı gösterildikten sonra öngörüde kaotik bir öngörü metodunun kullanılmasının önemini göstermek için son olarak da bir adım ileri öngörü yapmak için dinamik sistemlerin kaotik davranışları üzerine kurulmuş bir öngörü metodu olan Yersel Kestirim Metodu (Local Approximation Method) uygulanmıştır. Çalışma sırasında elde edilen başarılı sonuçlar rüzgarın karakteristiğinin incelenmesinde ve rüzgar hızı öngörüsü yapılmasında kaotik analiz metotlarının kullanımının büyük yararlar sağlayacağını göstermektedir. Yine kaotik yaklaşımların kullanımı meteorolojik olayların altında yatan dinamiklerin daha iyi anlaşılmasında ve hava sistemininin modellenmesinde büyük gelecek vaad etmektedir. Bu tez çalışması sırasında varılan sonuçlar nedeniyle bu alandaki çalışmalara yeni bir bakış açısı getirdiğimizi ummaktayız.