KIRKLARELİ ÜNİVERSİTESİ KAYALI KAMPÜSÜNÜN DÖNEMSEL RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİNİN BULUNMASI

Bekir Adem ÇAKMAKÇI, Engin HÜNER
2019 Kırklareli university journal of engineering and science  
ÖZET Bu çalışmada, Kırklareli Üniversitesi Kayalı Kampüsü'nün dönemsel rüzgar enerjisi potansiyeli, 2018 yılı sonbahar dönemi (Eylül, Ekim ve Kasım ayları) için 5 dakika aralıklarla ölçülen rüzgar hızı verilerine dayanarak istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Bölgenin rüzgar enerjisi potansiyeli tahmininde Weibull, Rayleigh ve Gamma dağılımları kullanılmıştır. Dağılımların parametreleri, Moment ve Maksimum Olabilirlik (MLE) yöntemleri ile hesaplanmıştır. Kök Ortalama Karesel Hata (RMSE),
more » ... el Hata (RMSE), Ki-Kare Testi ( 2 ) ve Korelasyon Katsayısı ( 2 ) yaklaşım metodları, hangi dağılımın daha iyi modelleme yaptığını ve uygun yaklaşım getirdiğini belirlemek amacıyla uygulanmıştır. Analiz sonucunda dağılımlardan elde edilen en yüksek aylık ortalama güç yoğunluğu değerleri; Eylül ayı için moment metodu ile hesaplanan Weibull dağılımında 176.179 / 2 , Ekim ayı için MLE metodu ile hesaplanan Weibull dağılımında 130.969 / 2 ve Kasım ayı için moment metodu ile hesaplanan Weibull dağılımında 322.550 / 2 olarak tahmin edilmiştir. ABSTRACT In this study, seasonal wind energy potential in Kayalı Campus of Kırklareli University, based on the wind speed data measured at 5 minute intervals for the 2018 autumn period (September, October and November) was statistically analyzed. Weibull, Rayleigh and Gamma distributions were used estimate the wind energy potential of the region. The parameters of these distributions were calculated with Moment and Maximum Likelihood (MLE) methods. Root Mean Square Error (RMSE), Chi-Square Test ( 2 ) and Correlation Coefficient ( 2 ) approach methods are applied to determine which distribution makes better modeling and proper approach. As a result of the analysis, the highest monthly power density values by estimated; Weibull distribution calculated by the moment method for September month is 176.179 / 2 , Weibull distribution calculated by the MLE method for October month is 130.969 / 2 and Weibull distribution calculated by the moment method for November month is 322.550 / 2 , as follows. Üniversitesi [25], Antalya ilinin [26] rüzgâr enerjisi potansiyeli iki parametreli Weibull, tek parametreli Rayleigh dağılımları kullanılarak araştırılmış ve istatistiksel analizleri yapılmıştır. Ülkemizin bazı bölgelerinde [19, 23, 25] rüzgar enerji potansiyelinin tahmininde Gamma 46 Rayleigh dağılımının en büyük avantajı sadece ortalama rüzgâr hızı ile dağılımın belirlenmesidir. Bu çalışmada, Weibull ve Rayleigh dağılımların parametrelerinin bulunmasında moment ve MLE
doi:10.34186/klujes.525602 fatcat:thw4j5o7kbadhpc6lxpe2kjog4