Popülasyon temelli sezgisel algoritmaya dayanan genetik algoritma ile rüzgar santrali türbin yerleşimi optimizasyonu ve bir uygulama

Abstract

Aralık 2015'te sonuçlanan Paris Antlaşmasına göre, 186 ülke evrensel bir iklim anlaşması imzalayarak, küresel ölçekte emisyon azaltımı konusunda yükümlülük almayı kabul etmişlerdir. Bu bağlamda, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı iklim hedeflerine ulaşmada öncü rol oynamaktadır. Çeşitli raporlara göre, yenilenebilir enerji arzının en önemli kaynaklarından birinin rüzgar enerjisi olacağı ve karbonizasyonu önlemede önemli bir rol oynayacağı belirtilmektedir. Yatırım maliyeti yüksek olan rüzgar enerjisi sektöründe, risk faktörlerini azaltmak ve beklenen güç üretimini sağlamak için birçok araştırma teşvik edilmektedir. Bunlardan biri de; konumlarından dolayı türbinler arasındaki aerodinamik etkileşim sonucu oluşan rüzgar hız kayıplarını en aza indirerek, toplam güç üretimini en üst düzeye çıkarma çalışmalarıdır. Çünkü; güç üretimi sadece rüzgar hızı ve kullanılacak türbinin özelliklerine değil, aynı zamanda türbinlerin santral içerisindeki yerleşimlerine de bağlı olduğu bilinmektedir. Bu tez çalışmasının amacı; Bandırma'da bulunan 89,7 MW kurulu güce sahip Bandırma Rüzgar Enerji Santrali'nde, mevcut 29 türbinin birbirleriyle olan etkileşimlerini en aza indirecek ve güç üretimini artırmayı sağlayacak optimal bir yerleşim planı sunmaktır. Problemin çözümü için hem sezgisel hem de meta-sezgisel yöntemler birleştirilerek hibrit bir yaklaşım önerilmiştir. Jeodezik ölçümlerin kullanılarak veri setinin oluşturulması ve güç hesaplamaları yapılırken 16 rüzgar sektörüne ait ortalama rüzgar hızları ile her yöne ait kapasite faktörlerinin kullanılması, rüzgar santrali yerleşim optimizasyonu probleminde ilk defa önerilmiştir. Santral düz bir arazi yapısına sahip olmadığından, yükseklik faktörü dikkate alınarak bir sezgisellik kurgulanmıştır. Buna göre, iki türbin arasındaki minimum mesafe korunurken; türbinler, rüzgar hızının en fazla olduğu sahanın yüksek noktalarına yerleştirilerek, güç üretimindeki artışları sağlanacaktır. Bu sezgisellikle oluşturulan çözüm kümeleri ile beslenen genetik algoritma, optimizasyon için kullanılmış, çeşitli parametreler değiştirilerek simülasyonlar gerçekleştirilmiş ve sahanın optimal yerleşimi bulunmuştur. Sonuç olarak, önerilen optimal yerleşim ile alınan gerçek veriler karşılaştırılmış ve santralin yıllık enerji üretimi %0,43 artarken, wake sebepli güç kayıplarının %86,43 oranında azaldığı bulunmuştur.ANAHTAR KELİMELER: Mikro-konumlandırma, rüzgar santrali türbin yerleşimi optimizasyonu, sezgisel algoritmalar, meta-sezgisel algoritmalar, hibrid algoritma, açgözlü algoritmalar, genetik algoritmalar.

According to the Paris Agreement, which concluded in December 2015, 186 countries signed a universal climate agreement and agreed to take the obligation to reduce emissions on a global scale. In this regard, the use of renewable energy sources plays a leading role in reaching climate targets. As stated in various reports, it is projected that one of the most important sources of renewable energy supply will be wind energy, and it will play an important role in preventing carbonization. Many researches are encouraged in order to reduce the risk factors of high cost wind energy investments, and to achieve the expected power production. One of them is to minimize the wake loss which is the resultant of aerodynamic interactions between the wind turbines, and so that to maximize the total power production. Because power production depend not only on the wind speed and the characteristics of the wind turbine but also on the location of the turbines in the wind farm. The objective of this thesis is to present an optimal layout of Bandırma Windfarm that has an installed capacity of 89.7 MW in Bandırma, Turkey, by means of minimizing the interactions between the existing 29 turbines and increasing the power production. A hybrid approach has been proposed by combining both heuristic and meta-heuristic methods to solve the problem. Using geodesic measurements to generate the dataset of the windfarm, and considering the average wind speeds of 16 wind sector and corresponding capacity factors for power calculations are carried out for the first time in windfarm layout optimization problem. Since the windfarm is not a flat terrain, a heuristic approach has been set considering the height factor. Accordingly, turbines will be placed at the high points of the field where the wind speed is maximum, while keeping the minimum distance between two turbines, thus the power production of the wind farm will increase. The genetic algorithm seeded by the populations that are generated by heuristic method is used for optimization, many simulations are performed by changing various parameters, and optimal layout of the wind farm is found. As a result, the calculations of optimal layout is compared with the actual data of the wind farm, and it is found that with the optimal layout the annual power production of the plant is increased by 0.43%, while wake-induced power losses are decreased by 86.43%.KEYWORDS: Micrositing, wind farm layout optimization, heuristic algorithms, meta-heuristic algorithms, hybrid algorithms, greedy algorithms, genetic algorithms.