• icon+90(533) 652 66 86
  • iconnwsa.akademi@hotmail.com
  • icon Fırat Akademi Samsun-Türkiye

Article Details

Article Details

  • Article Code : FIRAT-AKADEMI-4879-4260
  • Article Type : Araştırma Makalesi
  • Publication Number : 2A0094
  • Page Number : 65-74
  • Doi : 10.12739/NWSA.2016.11.3.2A0094
  • Abstract Reading : 574
  • Download : 124
  • Share :

  • PDF Download

Issue Details

  • Year : 2016
  • Volume : 11
  • Issue : 3
  • Number of Articles Published : 3
  • Published Date : 1.07.2016

Cover Download Context Page Download
Dergi Kapağı
Technological Applied Sciences

Serial Number : 2A
ISSN No. : 1308-7223
Release Interval (in a Year) : 4 Issues

RÜZGAR TÜRBİN MODELLERİ KULLANARAK KASTAMONU İLİ RÜZGAR İLE ELEKTRİK ÜRETİM POTANSİYELİ TAHMİNİ

Ünal KAYA1 , Murat CANER2 , YÜKSEL OĞUZ3

Bu çalışmada, çeşitli rüzgar türbin verileri ile iki farklı model oluşturularak Kastamonu ili rüzgar gücü potansiyeli tahmin edilmeye çalışılmıştır. Modelleme için seçilen türbinler Nordex 50, Vestas V66, Neg Micon 1000/60, Bonus 2MW, Vestas V90 ve Power Wind 90’dır. Bu türbinlere ait veriler türbin üretici kataloglarından alınan güç-rüzgâr hızı eğrilerinden elde edilmiştir. Güç tahmini için kullanılan 2015 yılına ait Kastamonu ili günlük maksimum rüzgâr hızı verileri, Meteoroloji Genel Müdürlüğünden alınmıştır. İki modelleme için sırasıyla Yapay sinir ağları (YSA) ve çoklu adaptif bulanık sinir ağları (ANFIS) yöntemleri kullanılmıştır. Sonuç olarak kullanılacak türbin tipine göre üretilebilecek maksimum güç değerleri tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre Kastamonu’nun rüzgâr potansiyelinin oldukça iyi olduğu ve verimli türbinlerle yüksek kapasiteli enerji üretiminin sağlanabileceği görülmüştür.

Keywords
Yapay Sinir Ağları, Rüzgâr, Rüzgâr Türbinleri, Rüzgâr Enerji Potansiyeli, Enerji,

WIND ENERGY POTENTIAL ESTIMATION VIA ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Ünal KAYA1 , Murat CANER2 , YÜKSEL OĞUZ3

In this study, various turbines are modelled using two modelling method in order to estimate the wind power potential of the Kastamonu province. These turbines are Nordex 50, Vestas V66, Neg Micon 1000/60, Bonus 2MW, Vestas V90 and Power Wind 90. Their data were obtained from power production curves versus wind speed in manufacturer catalogues. The maximum daily wind speed data of the Kastamonu province in 2015 were obtained from The General Directorate of Meteorology for power estimation. Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) methods were used for modelling respectively. As a result maximum power values that can be produced have been estimated in terms of the turbine types. Results show that, wind potential of Kastamonu province is quite good and high energy capacity can be provided using productive turbines.

Keywords
Artificial Neural Networks, Adaptive Neuro-Fuzzy , Inference System, Wind Turbines, Wind Power Potential ,

Details
   

Authors

Ünal KAYA (1) (Corresponding Author)
Kastamonu Üniversitesi
unalky@gmail.com | 0000-0002-6538-2631

Murat CANER (2)

mcaner@aku.edu.tr | 0000-0001-8681-1266

YÜKSEL OĞUZ (3)

yukseloguz@aku.edu.tr | 0000-0000-0000-0032

Supporting Institution

 :

Project Number

 :

Thanks

 :
References
[1] Turgut, E. ve Selçuk, K., (2011). Elektrik Enerjisi Üretimi iletimi ve Dağılımı, Detay Yayıncılık, Ankara.