Torque Prediction Based Performance Analysis of Small-Scale Wind Turbines Using Data Driven Modelling Methods

Bu çalışmada, rüzgar türbinlerinin rotor torku, tasarlanan küçük ölçekli Savonius ve dört yaprak rotor için toplanan gerçek zamanlı verilere dayanan makine öğrenme yaklaşımı kullanılarak tahmin edilmiştir. Uç hız oranı (TSR), makine öğrenimi modelleme tekniğinde doğrusal regresyon (LR), destek vektör makinesi (SVM) regresyonu ve Gauss işlemi (GP) regresyon yöntemlerinde ana giriş parametresi olarak seçilmiştir. Bu modellerin hiperparametreleri ızgara arama yöntemi ile tanımlanmıştır. RMSE, R2, MSE ve MAE, modellerin deneysel verilere tahimin performansını değerlendirmek için kullanılmıştır. Rotor tork modelleme sonuçları, rüzgar türbinlerinin verimliliğinin modellerin yüksek tahmin doğruluğu ile en üst düzeye çıkarılabileceğini göstermiştir. Öte yandan, Savonius tipi rüzgar türbininin torkunun dört yapraklı türbinden daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir.