Samsun ili rüzgar enerjisi potansiyelinin uygun istatistiksel dağılımlar yardımıyla değerlendirilmesi

Abstract

Dünya nüfusunun artışıyla birlikte artan enerji ihtiyacı, ülkeleri yeni enerji kaynakları aramaya ve yeni yatırımlar yapmaya yönlendirmiştir. Bu yeni arayışlar ile yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelim artmıştır. Türkiye'nin başta petrol ve doğalgaz olmak üzere enerjide dışa bağımlılığı her geçen gün artmaktadır. Buna bağlı olarak ülkemizde de yenilenebilir enerji kaynakları arayışı hız kazanmıştır. Son yıllarda yenilenebilir enerji kaynakları arasından rüzgar enerjisi büyük ilgi görmüştür. Rüzgar enerjisi, atmosferde bol ve serbest olarak bulunabilen potansiyeli yüksek bir enerji kaynağıdır. Bu çalışmada, Samsun ilindeki enerji potansiyelinin belirlenmesi amacıyla Weibull, Gamma, Rayleigh ve Lognormal dağılmları kullanılmıştır. Samsun-Meteoroloji 10.Bölge Müdürlüğü'nden alınan 2017 ve 2018 yıllarına ait aylık ortalama rüzgar hızı ölçüm verileri kullanılmıştır. Yapılan uyum analizi sonuçları dikkate alınırsa verilerin Rayleigh dağılımı hariç genellikle Weibull, Gamma ve Lognormal dağılımlarına uyum sağladığı gözlenmiştir. Bu dağılımlara ait parametreler en çok olabilirlik yöntemi yardımıyla tahmin edilmiştir. Uygun modeli belirlemek için Akaike Bilgi Kriteri ve Bayes Bilgi Kriteri değerleri dikkate alınmıştır. Samsun iline ait 12 ilçe ve 2 yılın verileri analiz edilerek yapılan parametre tahminleriyle birlikte Log-normal dağılımın diğer dağılımlara göre rüzgar enerjisi potansiyeli belirlenirken kullanılmasının daha uygun olduğu görülmektedir.

The increasing energy demand with the increase of the world's population has led countries to look for new energy sources and make new investments. With these new searches, the orientation towards renewable energy sources has increased. dependence on foreign sources of energy, including oil and natural gas primarily in Turkey is increasing every day. Accordingly, the search for renewable energy sources has accelerated in our country. In recent years, wind energy has received great attention among renewable energy sources. Wind energy is an abundant and freely available energy source in the atmosphere. In this study, Weibull, Gamma, Rayleigh and Lognormal distributions were used to determine the energy potential in Samsun. Monthly average wind speed measurement data from Samsun-Meteorology 10th District Directorate for 2017 and 2018 were used. When the results of the adaptation analysis are taken into consideration, it is observed that the data generally conforms to Weibull, Gamma and Lognormal distributions except Rayleigh distribution. The parameters of these distributions were estimated with the help of likelihood method. Akaike Information Criteria and Bayes Information Criteria values were taken into consideration to determine the appropriate model. It is seen that the log-normal distribution is more suitable for determining wind energy potential compared to other distributions with the parameter estimations made by analyzing the data of 12 districts and 2 years of Samsun.