Uzun Kısa Süreli Hafıza ve Evrişimsel Sinir Ağları ile Rüzgar Enerjisi Üretim Tahmini

Authors : Pelin GÖRGEL, Erkan KAVLAK

Pages : 69-80

Doi:10.24012/dumf.596533

View : 12 | Download : 10

Publication Date : 2020-03-27

Article Type : Research Paper

Abstract :Rüzgâr türbinleri rüzgârın hızı yardımıyla elektrik enerjisi elde etmeyi sağlamaktadır. Rüzgârın yön ve hızı, coğrafi farklılıklar ve homojen olmayan ısınmaya bağlı zamansal farklılıklar gösterir. Rüzgâr hızı yükseklik arttıkça artar, rüzgâr gücü hıza bağlı olarak yükselir. Rüzgâr türbinleri kullanılarak rüzgâr enerjisi kaynaklı elektrik üretim uygulamaları ilk yatırım maliyetlerinin yüksek olmasıyla beraber gün geçtikçe artmaktadır. Bu çalışmada amaç geliştirilen makine öğrenmesine dayalı bir sistem yardımıyla elektrik enerjisi üretim tahmini yapılarak kullanılan rüzgâr gücünün değişkenliği gibi dezavantajların üstesinden gelmektir. Ayrıca dengesiz maliyetleri azaltma ve üretim tahmininde yapılacak iyileştirme ile santralin kâr maksimizasyonunu sağlama hedeflenmektedir. Çalışmamızda Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) ve Uzun Kısa Süreli Hafıza (UKSH) metotlarının hibrit olarak önerildiği ve ESA-UKSH olarak adlandırılan yöntem kullanılmıştır. Kullanılan veri seti İzmir Urla bölgesine ait rüzgâr türbininden alınan gerçek verilerdir. Bu veri seti bir yıla ait günlük ve hatta onar dakikalık çözünürlükte rüzgâr hızı verilerinden oluşmaktadır. Yapılan eğitim ve testlerde bir yıl gibi uzun zaman dilimine ait veriler kullanıldığı gibi üç günlük kısa zaman dilimine ait veriler de kullanılmıştır. Ayrıca hibrit yöntemin dışında karşılaştırma amaçlı olarak ESA, UKSH ve Geçitli Tekrarlayan Ünite (GTÜ) yöntemleri tek tek uygulanıp sonuçlar grafik halinde gösterilmiştir. Geliştirilen hibrit ESA-UKSH öğrenme yapısı ile yapılan üretim tahmininde ortalama kare hata (Mean Square Error - MSE) 1,17 ‘ye kadar düşürülmüştür. 
Keywords : Rüzgar enerjisi üretim tahmini, Makine öğrenmesi, Evrişimsel Sinir Ağları, Uzun Kısa Süreli Hafıza