Wind farm feasibility analysis with virtual farms
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: EREN NARİN
Danışman: ALTAN KOÇYİĞİT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Küresel ısınmanın olumsuz etkileri her geçen gün kendini daha fazla hissettirmektedir. İnsanlığın enerjiyi yönetme şekli ise küresel ısımanın en güçlü sebepleri arasında yer almaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının öneminin ve kullanımının arttığı şu günlerde, hızlı ve doğru karar alabilmek büyük önem taşımaktadır. Birçok farklı, kısa veya uzun vadeli kararın yer aldığı yenilenebilir enerji yönetimi sürecinde, fizibilite analizi ve santral kurulacak yerin belirlenmesi, diğer bütün kararları etkileyen temel bir adım olma özelliği taşımaktadır. Ancak günümüzde uygulanan fizibilite analizi yöntemleri uzun süreler alan maliyetli süreçlerdir. Tahmin edilmesi zor yapısından dolayı rüzgar santrallerinin fizibilite analizi, diğer yanilenebilir enerji kaynaklarına kıyasla daha zorlu bir süreçtir. Birçok bilginin işlendiği bu süreçleri, veri eksikliği gibi problemler daha da zor hale getirmektedir. Bu problemlere çözüm üretmek ve rüzgar santrallerinin fizibilite analizi süreçlerini hızlandırmak adına bu çalışmada, Çekişmeli Üretici Ağ (GAN) temelli bir makine öğrenmesi yaklaşımı önerdik. Bu yaklaşımda, elimizde bulunan sınırlı miktarda veriyi, coğrafi komşulukları ve zaman serisi karakteristiklerini göz önünde bulundurarak çoğalttık. Ardından, oluşturduğumuz sentetik veriyi kullanarak, yapay sinir ağı mimarisinde bir tahmin modeliyle uzun süreli üretimleri tahmin ettik. Bu yaklaşım sayesinde hem rüzgar santrallerinin fizibilite analizi süreçlerini hızlandıracak bir alternatif ortaya koymuş olduk, hem de özgün bir sentetik coğrafi zaman serisi verisi yaratma modeli sunmuş olduk. Çalışmanın çıktıları, gerçek verinin coğrafi ve zaman serisi karakteristiklerini taşıyan bir sentetik veri setinin, santral kurulması planlanan bir konumun fizibilte analizinde kullanılabileceğini göstermektedir.