Bilecik ilinin yapay sinir ağları ile rüzgâr hızı, basınç ve sıcaklık tahmini

Abstract

Alternatif enerji kaynaklarından olan rüzgâr enerjisinden elektrik üretilebilmesi için rüzgâr hızıyla birlikte rüzgâr hızına etki eden basınç ve sıcaklık gibi parametre değerlerini tahmin etmek önem arz etmektedir. Rüzgâr hızı, basınç ve sıcaklık tahminlerinin gerçek değerlere daha yakın bulunabilmesi için çeşitli matematiksel modeller önerilmektedir. Bu tez çalışmasında bir matematiksel modele yakınlığı öngörülen Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Çalışmada gerçek verilerin modellenmesi, gerçek verilerin istatistiksel modeli ve gerçek verilerdeki tek sayılı günlerin giriş, çift sayılı günlerin çıkış olarak ele alındığı üç farklı model üzerinde çalışılmıştır. Bu modelden hangisinin daha başarılı olduğu ortaya konulmuştur. İstatistiksel verilerin ortalama sapmalarını alarak yapılan tahminlerin, normal veriler kullanarak yapılan tahminlere oranla daha başarılı sonuçlar verdiği öngörülmesine rağmen tek sayılı günlerin giriş, çift sayılı günlerin çıkış olarak ele alındığı modelde istenilen başarı elde edilememiştir.Bu tez çalışması, Bilecik İlinin rüzgâr hızı, basınç ve sıcaklık tahminini içermektedir. Bilecik İline ait 2000-2009 yılları arasındaki rüzgâr hızı, basınç ve sıcaklık verileri alınmış, 2010 yılı değerleri YSA kullanarak tahmin edilmiş, 2010 yılına ait gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelime Yapay Sinir Ağları, rüzgâr hızı, basınç, sıcaklık

It is important that to estimate parameters of temperature and compression which affects the speed of wind to product electricity by the help of wind power which is also alternative power source. It is suggested some mathematical modals to find reasonable consequence for speed of wind, compression and temperature. In this thesis Artificial Neural Networks (ANN) which is seen as mathematical modals were used. In this study there are three different works such as; modulation of real information, statistical modul of real information and in real information odd days as input, an even-numbers days as exit. Which one is more successful than others was informed in this study. Although the predictions by getting approximate deviation of statistical information is more successfull than others, it was not equal successful ration in odd days as entry an even-numbers days as exit information.This thesis includes the province BILECIK?s the speed of wind, compression and temperature. The speed of wind, compression and temperature in between 2002 and 2009 information was analyzed. The parameters for 2010 was predicted by using ANN and the information is compared real information for the same city.Key Words Artificial Neural Networks (ANN), wind speed, pressure, temperature