fen bİlİmlerİ enstİtÜsÜ - tez.sdu.edu.trtez.sdu.edu.tr/tezler/tf01791.pdf · v teŞekkÜr bu...
Post on 06-Sep-2019
3 Views
Preview:
TRANSCRIPT
T. C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
ISPARTA İLİNDE RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİNİN BELİRLENMESİ VE BİR RÜZGAR SANTRALİ TASARIMI
İsmail ÖZCAN
Danışman: Doç Dr. Arzu ŞENCAN ŞAHİN
YÜKSEK LİSANS TEZİ
MAKİNE EĞİTİMİ ANABİLİM DALI
ISPARTA – 2011
i
İÇİNDEKİLER
İÇİNDEKİLER ............................................................................................................. i
ÖZET ..........................................................................................................................iii
ABSTRACT................................................................................................................ iv
TEŞEKKÜR................................................................................................................. v
ŞEKİLLER DİZİNİ..................................................................................................... vi
ÇİZELGELER DİZİNİ ..............................................................................................vii
SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ..............................................................viii
1. GİRİŞ ....................................................................................................................... 1
1.1. Yenilenebilir Enerji Kaynaklari ............................................................................ 2
1.1.1. Hidrolik (Su) ...................................................................................................... 4
1.1.2. Güneş ................................................................................................................. 4
1.1.3. Rüzgar ................................................................................................................ 5
1.1.4. Jeotermal ............................................................................................................ 6
1.1.5. Biyokütle ............................................................................................................ 6
1.1.6. Biyogaz .............................................................................................................. 6
1.2. Rüzgar Enerjisi...................................................................................................... 7
1.2.1. Rüzgar enerjisinin tarihçesi................................................................................ 7
1.2.2. Rüzgar enerjisinin avantajları .......................................................................... 10
1.2.3. Rüzgar enerjisinin dezavantajı ......................................................................... 10
1.2.4. Rüzgar enerjisinin diğer enerji türleri ile karşılaştırılması............................... 11
1.3. Rüzgar Enerjisinin Türkiye’deki Durumu .......................................................... 12
1.3.1. Türkiye’nin rüzgar enerjisi potansiyeli ............................................................ 13
1.3.2. Türkiye’deki rüzgar santralleri......................................................................... 14
1.3.3. Türkiye’nin rüzgar atlası .................................................................................. 17
1.4. Dünya’da Rüzgar Enerjisi ................................................................................... 19
2. KAYNAK ÖZETLERİ .......................................................................................... 24
3. MATERYAL VE YÖNTEM ................................................................................. 26
3.1. Materyal .............................................................................................................. 26
3.1.1. ANFIS .............................................................................................................. 26
3.1.1.1. ANFIS mimarisi ve eğitim parametreleri...................................................... 29
3.1.2. Yapay sinir ağları ............................................................................................. 29
ii
3.1.2.1. Yapay sinir ağlarının mimarisi...................................................................... 30
3.1.2.2. YSA’nın çalışma prensibi ............................................................................. 31
3.1.2.3. Analiz ve değerlendirme yöntemleri............................................................. 34
3.2. Isparta ilinde Kurulacak Bir Rüzgar Enerjisi Santrali İçin Maliyet Analizi ....... 35
3.2.1. Isparta İlinin coğrafi konumu........................................................................... 35
3.2.1.1. Isparta’nın rüzgar verileri.............................................................................. 35
3.2.2.1. Fizibilite ........................................................................................................ 37
3.2.2.2. Anlaşmalar .................................................................................................... 38
3.2.2.3. Tasarım.......................................................................................................... 38
3.2.2.4. Sistem............................................................................................................ 39
4. ARAŞTIRMA BULGULARI VE TARTIŞMA .................................................... 40
4.1. Rüzgar Hızı Tahmin Sonuçları............................................................................ 40
4.2. Maliyet Analizi Sonuçları ................................................................................... 45
5. SONUÇ …………………………………………………………………………..46
6. KAYNAKLAR ...................................................................................................... 47
7. ÖZGEÇMİŞ ........................................................................................................... 49
iii
ÖZET
Yüksek Lisans Tezi
Isparta İlinde Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Belirlenmesi Ve Bir Rüzgar Santrali Tasarımı
İsmail ÖZCAN
Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Makine Eğitim Anabilim Dalı
Danışman : Doç Dr. Arzu ŞENCAN ŞAHİN
Son yıllarda izlenen enerji politikalarının ilk sırasında yer alan rüzgar enerjisi,
mevcut potansiyel açısından, Türkiye coğrafyasında önemli bir yere sahiptir. Türkiye
özellikle rüzgar ve güneş enerjisi yönünden, Avrupa’da en iyi potansiyele sahip
ülkeler arasında yer almaktadır. Fakat bu enerji potansiyellerini kullanabilen ülkeler
sıralamasında ise maalesef son sıralarda olduğu görülmektedir. Rüzgar potansiyeli bu
denli yüksek olan ülkemizde, rüzgar enerjisinden faydalanma bilincinin arttırılması,
özellikle tarım ve sanayi sektöründe kullanımının yaygınlaştırılması sağlanmalıdır.
Günlük kullanım alanlarında da uygulamaya konulması, enerji tüketim masraflarının
büyük oranda azalmasına yardımcı olacaktır.
Bu çalışmada meteorolojik veriler kullanılarak yapay zeka yöntemleriyle Isparta
ilindeki mevcut rüzgar potansiyeli tahmin edilmiştir. Ayrıca örnek bir rüzgar türbini
santralinin ekonomik analizi yapılmıştır.
Anahtar Kelimeler : Rüzgar enerjisi, rüzgar hızı, Isparta, Yapay zeka
2011, 49 sayfa
iv
ABSTRACT
M.Sc. Thesis
Determination of Wind Energy Potential in Isparta and Design a Wind Power Plant
İsmail ÖZCAN
Suleyman Demirel University Graduate School of Applied and Natural Science
Machine Education Departmant
Supervisor: Assoc Prof. Dr. Arzu ŞENCAN ŞAHİN
The wind energy is the lead of the energy politics in last years. The wind energy have
an important location in Turkey geography in terms of existing potential. Turkey is
one of the countries, which have the best potential especially about wind and solar
energy. But Turkey can’t use that energy potential as much as other countries. İn our
country, which have high wind potential like that, must have make to take advantage
of wind energy, especially in agriculture and industry. Apply in daily use areas, is
help to fall of energy expenditure rush.
İn this work, have expected existing wind potential in Isparta, using weather datas
with artificial intelligence method. And have made of a sample wind power plant
design.
Key words : Wİnd energy, wind speed, Isparta, artificial intelligence
2011, 49 page
v
TEŞEKKÜR
Bu çalışma için beni yönlendiren, karşılaştığım zorluklarda bilgi ve tecrübeleriyle
yardımcı olan, her koşulda desteğini esirgemeyen değerli Danışman Hocam Doç. Dr.
Arzu ŞENCAN ŞAHİN’e teşekkürlerimi sunarım. Ayrıca bu çalışma sırasında
fikirleriyle destek veren Hocam Prof. Dr. Ali Kemal YAKUT’a teşekkür ederim.
Bütün hayatımda olduğu gibi tezimin her aşamasında benden maddi manevi hiçbir
desteğini esirgemeyen, her zaman yanımda olduklarını hissettiğim değerli aileme
sonsuz teşekkür ederim.
İsmail ÖZCAN
Isparta, 2011
vi
ŞEKİLLER DİZİNİ
Şekil 1. 1. Rüzgar oluşumu .......................................................................................... 7
Şekil 1. 2. 100 kW Growion türbini (Almanya)........................................................... 9
Şekil 1. 3. Rüzgar çiftliklerinde türbinler arası tarım arazisi olarak kullanılabilir. ... 10
Şekil 1. 4. Çeşme’de bir rüzgar rüzgar santrali .......................................................... 16
Şekil 1. 5. Bandırma Rüzgar Santrali......................................................................... 16
Şekil 1. 6. Türkiye rüzgar atlası ................................................................................. 17
Şekil 1. 7. Repa rüzgar atlası 50 metre yıllık ortalama rüzgar hızları........................ 18
Şekil 1. 8. Repa rüzgar atlası 70 metre yıllık ortalama rüzgar hızları........................ 18
Şekil 1. 9. Repa rüzgar atlası 50 metre yıllık ortalama güç yoğunlukları .................. 18
Şekil 1. 10. ABD’nin Kaliforniya Eyaletindeki Altamount Pass Rüzgar Çiftliği...... 20
Şekil 1. 11. Avrupa ülkelerindeki rüzgar enerjisi kurulu gücü (Durak, 2010)........... 22
Şekil 3. 1. Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi ................................... 27
Şekil 3. 2. Tek katmanlı bir yapay sinir ağı ............................................................... 30
Şekil 3. 3. Çok katmanlı bir yapay sinir ağı ............................................................... 31
Şekil 3. 4. Yapay sinir ağlarının çalışma akış şeması ................................................ 33
Şekil 3. 5. Isparta’da 50 metre yükseklikte rüzgar hız dağılımı................................. 36
Şekil 4. 1. Sonuçların grafiksel gösterimi .................................................................. 43
vii
ÇİZELGELER DİZİNİ
Çizelge 1. 1. Enerji üretim sistemlerinin çevresel etkileri açısından
değerlendirilmesi ................................................................................... 11
Çizelge 1. 2. Enerji üretim metotlarının maliyet - ömür ilişkisi ................................ 12
Çizelge 1. 3. Türkiye’deki rüzgar santralleri ............................................................. 15
Çizelge 1. 4. Türkiye’deki bazı istasyonların rüzgar enerjisi verileri ....................... 19
Çizelge 1. 5. En büyük 10 pazardaki kurulu güç ve pazar payları (Durak, 2010) ..... 23
Çizelge 3. 1. ANFIS mimarisi ve eğitim parametreleri ............................................. 29
Çizelge 3. 2. Isparta İline kurulabilecek rüzgar enerjisi santrali güç kapasitesi ........ 36
Çizelge 4. 1. Girdi ve çıktı değerleri için kullanılan normalizasyon katsayıları........ 40
Çizelge 4. 2. Yapay sinir ağları ile tahmin edilen rüzgar hızlarının istatiksel analizi 41
Çizelge 4. 3. Rüzgar hızı tahmininde kullanılan YSA’nın ağırlık ve bias değerleri.. 42
Çizelge 4. 4. ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızlarının istatiksel analizi................. 43
Çizelge 4. 5. YSA ve ANFIS karşılaştırma sonuçları ................................................ 43
Çizelge 4. 6. ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızı ve gerçek rüzgar hızlarının
karşılaştırılması...................................................................................... 44
Çizelge 4. 7. Maliyet analizi sonuçları ...................................................................... 44
viii
SİMGELER DİZİNİ
YSA : Yapay sinir ağları
ANFIS : (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System – Uyarlamalı Sinirsel
Bulanık Denetim Sistemi)
Ei : Toplam fonksiyonu
Fi : Aktivasyon fonksiyonu
LM : Levenberg–marquardt algoritması
SCG : Scaled Conjugate Gradient algoritması
RMSE : Ortalama karesel hataların karekökü
R2 : Regrasyon katsayısı
cov : Değişim katsayısı
1
1. GİRİŞ
Gün geçtikçe gelişen teknoloji ve hızlı makineleşme süreci, enerji ihtiyacının sürekli
artmasına neden olmaktadır. Günümüzde enerji ihtiyacının temininde yer altından
elde edilmesi nedeniyle fosil yakıtlar olarak adlandırılan kömür, petrol, doğalgaz gibi
yakıtlar kullanılmaktadır. Ancak her geçen gün artan enerji talebine karşın,
kullanılan bu yakıtların yakın gelecekte tükeneceği öngörülmektedir. Ayrıca
sanayileşmenin hızla büyümesi ve enerji elde edilmesinde kullanılan fosil yakıtların
çevreye verdiği zarar göz önünde bulundurulduğunda yeni ve temiz enerji
kaynaklarının araştırılması zorunlu hale gelmiştir.
Enerji üretirken çevreyi kirletmek, ardından temizlemek ve arıtmak yerine çevreyi
kirletmeyen enerji üretim sistemlerini ve kaynaklarını geliştirmek; üretilen enerjinin
bir kısmının da arıtma için kullanılması yerine, bu enerjinin temiz üretim
sistemlerinin geliştirilmesi için harcanması muhtemelen daha akılcı olacaktır. İşte bu
sebeple, günümüzde klasik enerji kaynaklarına ek olarak, yeni ve yenilenebilir enerji
kaynağı olarak isimlendirilen güneş, rüzgar, jeotermal, hidrojen, deniz-dalga
enerjileri gibi enerji kaynakları üzerinde çalışmalar ve araştırmalar yapılmakta,
uygulamalar gerçekleştirilmektedir. Bugün bu yenilenebilir enerji kaynaklarının
dünyadaki üretim kapasitesi yılda milyon kWh mertebelerine ulaşmıştır.
Rüzgar kaynaklı enerji üretimi, yenilenebilir enerji kaynakları içinde en umut verici,
ticari olarak mevcut olan ve aynı zamanda en hızlı gelişenidir. Rüzgar enerjisinin bu
kadar gelişmesinin nedeni olarak; atmosferde doğal olarak oluşması, kolay
kurulumu, teknolojik geliştirilebilirlik ve kullanışlılığının yanında giderek ucuzlayan
maliyeti gösterilebilir.
Rüzgar enerjisinden elektrik enerjisi üretim sürecinin karbon üretiminden bağımsız
olması, yani atmosfer kirliliğine sebebiyet vermemesi nedeniyle bu kaynak “temiz
enerji olarak” da nitelendirilmektedir. Bu nedenle yenilenebilir enerji kaynaklarından
birisi olan rüzgar enerjisi kullanımının yaygınlaşması her açıdan önem taşımaktadır
2
1.1. Yenilenebilir Enerji Kaynaklari
İnsan, yaşamını doğal çevrede sürdürürken ihtiyaçlarını da doğal kaynaklardan
sağlıyordu. Kurutmayı ve ısınmayı güneşle, tahıl üretimini rüzgarla yapıyor, bir
kandilin ışığıyla aydınlanabiliyordu. Nüfus artıp ihtiyaçlar çeşitlenince, "daha çok"
ve "daha hızlı"yı isteyen insan, yeni kaynakların arayışına girdi. Önce buharın
keşfinde olduğu gibi kullandığı kaynakları yoğunlaştırarak "daha fazla" enerji elde
etti. Ancak suda yaptığı yoğunlaştırmayı güneşin dağınık enerjisini birleştirmek için
denemek yerine daha kolay bir yolu seçti. Yakılmasıyla daha fazla enerjiyi açığa
çıkaran yakıtlara yöneldi. Fakat bu yakıtların çevreye ve atmosfere verdiği zarar,
sağladığı faydayı gölgeledi.
100 yıl gibi kısa bir sürede fosil yakıtların doğaya ve canlıların sağlığına verdiği
zararlar etkisini gösterdi. Kömür, doğalgaz, petrol gibi binlerce yılda oluşmuş
kaynaklar "insanlığın gelişmesi(!)" adına tükendikçe, atıklarıyla hava, su, toprak da
tükenmeye başladı. Fosil yakıtlar olarak adlandırılan kömür, petrol ve doğalgazın
yarattığı olumsuzluklar sadece yakın çevreyle sınırlı kalmadı; atmosfere de yayıldı.
Sonunda bu kirlilik, iklim değişikliğine yol açmaya ve dünya yaşamını tehdit etmeye
başladı.
Bugün fosil yakıtların çevre ve insan sağlığı açısından yarattığı olumsuzluklar her
geçen gün katlanarak artıyor. Fosil yakıtlar yakıldığında altı sera gazının açığa
çıkmasına neden oluyor. Bunlardan en belirleyici olanları karbondioksit (CO2) ve
metan. Diğerleri ise kükürt, partikül madde, azotoksit, kurum ve kül...
Yanma sırasında ortaya çıkan karbonmonoksit (CO), oksijenden çok daha hızlı bir
şekilde kandaki hemoglobine tutunarak vücuttaki oksijeni bloke ediyor ve baş ağrısı
vb. hastalıklara yol açıyor. Kömür ve petrolün yanmasıyla ortaya çıkan,
kükürtdioksit (SO2) ise kokusuyla fark ediliyor. Sülfürik aside dönüşerek insan
sağlığına ve doğal çevreye onarılmaz zararlar veriyor; kanser ve diğer hastalıklara
yol açıyor.
3
Doğalgazın yanmasıyla ortaya çıkan kokusuz ve gözle görülemeyen azotoksit ise
güneş altında reaksiyona girerek nitrata dönüşüyor. Akciğerlerin koruma
mekanizmasından geçen nitrat vücutta nitrik aside dönüşüyor. Bu da bağışıklık
sistemini çökerten maddelerin başında geliyor.
Kömür, petrol ve doğal gaz gibi fosil yakıtların iklim değişikliğine yol açmasının
nedeniyse, yanma sırasında ortaya çıkan CO2 ve metan gibi sera gazlarının
bünyelerinde ısı tutma özelliğine sahip olmaları. Güneş, gün doğumundan batımına
kadar atmosferin içine ısı ve ışığını veriyor. Doğal döngünün devamı için, bu ısının
tekrar uzaya transferi gerekiyor. Oysa fosil yakıtların neden olduğu sera gazları,
ısının bir kısmının atmosferde tutulmasına yol açıyor. Böylece dünya, ısınmaya ve
iklim değişmeye başlıyor.
Fosil ve nükleer yakıtlara alternatif doğal enerji kaynakları konusunda yapılan
araştırmalar sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kavramlarını gündeme getirdi.
Yaşamın sürdürülebilirliği için kaynakların sürdürülebilir olması yeterli değildi.
Ekolojik denge için kaynakların yenilenebilir olması gerekiyordu: Bir şeyin
sürekliliği sürdürülebilir olduğunu göstermiyordu. Sürdürülebilirlik bütün açısından
ancak yenilenebilir olursa mümkündü. Bu nedenle enerji sistemlerinin sürdürülebilir,
enerji kaynaklarının yenilenebilir olması gerekiyor.
Yenilenebilir enerji, "doğanın kendi evrimi içinde, bir sonraki gün aynen mevcut
olabilen enerji kaynağı" olarak tanımlanıyor. Bugün yaygın olarak kullanılan fosil
yakıtlar, yakılınca biten ve yenilenmeyen enerji kaynakları. Oysa hidrolik (su),
güneş, rüzgar ve jeotermal gibi doğal kaynaklar yenilenebilir olmalarının yanı sıra
temiz enerji kaynakları olarak karşımıza çıkıyor.
2020 yılında dünyada üretilen elektriğin yüzde 50’sinin yenilenebilir kaynaklardan
olması planlanıyor. 2010 yılında kullanılacak elektrik enerjisinin yüzde 10’u ise
rüzgardan sağlanacak. Bunun dışında dünyada pek yaygın olmayan başka
yenilenebilir enerji kaynakları da bulunuyor. Dalga, med-cezir (gel-git), çöpten
sağlanan metan gazı ve kanalizasyon ısısından da ısınma ve elektrik üretimi için
4
enerji elde edilebiliyor. Doğaya saygılı enerji kaynaklarının kullanımı arttıkça, yeni
enerji kaynakları konusunda yapılan araştırma faaliyetleri de artıyor (Uyar, 2008).
1.1.1. Hidrolik (Su)
Türkiye, yenilenebilir enerji kaynaklarından olan su gücünden enerji üretimini
(hidroelektrik) gerçekleştiriyor. Ancak büyük ölçekli hidrolik santrallerin
sürdürülebilirliği de tartışmalı.
Yapılan barajlarla oluşan baraj göllerinin doğal kaynakları olduğu kadar kültürel
zenginliği yok etme tehlikesi üzerinde duruluyor (Uyar, 2008).
1.1.2. Güneş
Güneşten enerji elde etmek, güneşin doğuşundan batışına kadar atmosferin içine
verdiği ısı ve ışığı, insanların ihtiyaç duyduğu elektrik ve proses ısı (sıcak su ve
buhar gibi) ihtiyacıyla buluşturup yararlanmakla mümkün oluyor. Burada asıl kaynak
güneş ve her gün yenileniyor. Güneşin ulaştığı yere bir düz depolayıcı koyulduğunda
bunun ısısıyla 70-80 derece su elde etmek mümkün. Bugün bu sistem, Türkiye’de
yaygın olarak, ancak verimsiz kullanılıyor. Oysa İsveç gibi güneşi çok az gören bir
ülkede bile dışarıda sıcaklık -4 dereceyken güneş toplayıcısından 70 derece su elde
edilebiliyor.
Güneşten daha yüksek ısı elde etmek için (130 derece proses ısı) gelen ışınımın
çeşitli yansıtma teknikleriyle bir nokta veya çizgiye odaklanması gerekiyor. Bu da
bir yoğunlaştırıcı, odaklı toplayıcı yardımıyla yapılıyor. Böylece dağınık enerji
kaynağı odaklanarak, 130 derece buhar elde etmek üzere kullanılabiliyor. Bununla da
ısınma sağlanabiliyor.
Güneş dünyadan yaz ve kış aylarında farklı konumlarda görünüyor. Mimari
tasarımlarda, yaz aylarında güneşin evin içine girmesini engelleyen, kış aylarında ise
içeriye girmesini sağlayan pasif sistemler de tasarlanabiliyor. Burada asıl amaç,
mevcut işleri daha az enerjiyle yapabilmek (Uyar, 2008).
5
1.1.3. Rüzgar
Rüzgar, güneşin doğuşundan batışına kadar yeryüzündeki farklı yüzeylerin, farklı
hızlarda ısınıp soğumasıyla oluşuyor. (Örneğin, deniz kayadan daha geç ısınır. Isınan
yerdeki hava yükseliyor ve daha soğuk kısımdaki hava hareketlenerek rüzgarı
oluşturuyor.) Hareket halindeki havanın kinetik enerjisine rüzgar enerjisi deniyor.
Dev kulelerin üzerine monte edilen kanatlar yardımıyla rüzgardan elektrik enerjisi
üretilebiliyor. Normalde bir vantilatörün kanatları döndüğünde havayı
hareketlendiriyor ve serinliyorsunuz. Rüzgar enerjisi de bunun tam tersi bir sistemle
elde ediliyor. Gelen hava kanatları döndürüyor, kanatların bağlı olduğu mil de
jeneratörü çalıştırıyor. Kanatların birleştiği yükseklikte bulunan bölmeden aşağıya
sadece elektriği ileten kablo bulunuyor.
Rüzgar türbinleri gelen rüzgarın yönüne göre konum alabiliyor ve otomatik olarak
kontrol ediliyor. Kanatlar kendi ekseninde hareket edebiliyor ve fırtına durumunda
kendini durdurabiliyor.
Rüzgar türbinleri fosil yakıt santralleriyle karşılaştırıldığında daha ekonomik üretim
yapabiliyor. Bozcaada’daki rüzgar türbinlerinde bir kWh kapasite maliyeti 1000
USD iken, bir hidroelektrik santralı için 2 bin-4 bin USD olarak gerçekleşiyor.
İşletme maliyetinin de sıfır olduğunu hesaba katarsak rüzgar, çok ekonomik bir
enerji kaynağı.
Sarıgerme’de yapılan uluslararası rüzgar enerjisi atölye çalışmalarına katılan özel
kuruluşlar 4 bin Megavat kapasiteli rüzgar güç santralı fizibilitesi hazırlayarak üretim
izni için Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı’na başvurdular.
Türkiye’de mevcut toplam elektrik üretme kapasitesi 27 bin Megavat. OECD
kaynakları, Türkiye’de yılda tüketilen elektriğin en az iki mislinin rüzgardan
karşılanabileceğini gösteriyor (Uyar, 2008).
6
1.1.4. Jeotermal
Yeraltında magmada artan sıcaklıkla yeraltı suları (özellikle deprem bölgelerinde)
ısınıp yeryüzüne çıkıyor. Elektrik üretimi de jeotermal buharın gücüyle yapılıyor.
Türkiye’de Denizli, Kütahya ve İzmir-Aliağa benzeri bölgelerde jeotermal enerji
kaynaklarından konut ısıtma ve elektrik üretimi gerçekleştirilebiliyor.
Halen Türkiye’de jeotermal enerji kaynaklarından 20 Megavat elektrik üretiliyor. Bu
kaynaktan Türkiye’de 2010 yılında 500 Megavat, 2020 yılında 1000 Megavat
elektrik kapasitesi kurulabilecek. 2000’de 51 bin 600 konut ısıtılırken, 2010 yılında
500 bin, 2020 yılında ise 1 milyon 250 bin konut ısıtılabilecek (Uyar,2008).
1.1.5. Biyokütle
Bitkiler büyürken, fotosentez sırasında atmosferden aldıkları karbondioksitin
(CO2) karbonunu bünyelerinde biriktirip biyokütleyi oluştururken oksijeni dışarıya
veriyorlar. Bu bitkiler yakıldığında ise CO2 yeniden atmosfere veriliyor. Bu nedenle
biyokütle yakılmasına "sürdürülebilir biyokütle enerjisi kullanımı" adı veriliyor.
Hızlı büyüyen bitkilerle enerji ormanları oluşturup, bir yandan yetiştirip diğer yandan
yakarak elde edilecek buhardan elektrik üretimi yapılabiliyor. Bu konuda
gerçekleştirilebilecek büyük bir potansiyel bulunuyor. Türkiye’nin enerji ormanları
konusunda başlattığı pilot çalışmalar var (Uyar, 2008).
1.1.6. Biyogaz
Hayvansal ve bitkisel atıkların çürütülmesiyle üretilen metan gazını depolayarak
tehlikeli ve çevreye zararlı olabilecek bir gazı enerjiye dönüştürmek mümkün. Metan
gazı daha sonra yakılarak enerji elde ediliyor. Greenpeace enerji raporunda,
Türkiye’de 32 Twh’e kadar elektrik üretebilecek bir potansiyel bulunduğu belirtiliyor
(Uyar, 2008).
7
1.2. Rüzgar Enerjisi
Rüzgar enerjisi kaynağını güneşten alan bir yenilenebilir enerji kaynağıdır. Herhangi
bir zamanda dünyanın bir kısmı güneş tarafından ısıtılırken, yoğunluğu düşerek
yükselen havanın sebep olduğu düşük basınç bölgelerine hava kütleleri akın eder. Bu
hareket rüzgar olarak adlandırılan doğa olaylarına sebep olur (Şekil 1.1). Güneşten
dünyaya ulaşan enerjinin %1-2’si rüzgar enerjisine dönüşür. Bu, dünyadaki tüm
bitkiler tarafından biyolojik kütleye dönüştürülen enerjinin 50-100 katıdır. Rüzgar
enerjisi herhangi bi kirliliğe sebep olmayan, temiz bir enerjidir. Ayrıca hammadde
maliyeti de yoktur. Ancak rüzgar enerjisinin, güneş enerjisine göre bazı problemleri
vardır. Güneş enerjisi tahmin edilebilir ve miktarı bellidir. Oysa rüzgar enerjisi
miktarı tam olarak bilinemez. Sabit değildir, değişkendir ve biraz da güvenilmezdir.
Bütün bunlara rağmen rüzgar enerjisi, yenilenebilir enerji kaynakları arasında en
cazip olanıdır ve önemi gün geçtikçe artacaktır (Toklu, 2002).
Şekil 1. 1. Rüzgar oluşumu (Toklu 2002)
1.2.1. Rüzgar enerjisinin tarihçesi
İnsanlık medeniyet tarihinde rüzgar çok önemli bir rol oynamıştır. Rüzgarın ilk
kullanılması 500 yıl önce Mısır'da kayıkların bir sahilden diğerine yüzdürülmesinde
8
kullanılmıştır. İlk tam rüzgar değirmeni MÖ 200 yılında antik Babylon'da inşa
edilmiş olmalıdır, bu değirmen bir eksene tutturulmuş pervaneler ile dönüş hareketi
üreten bir makinedir. MS 10. yy.’a kadar doğu İran ve Afganistan'da 16 feetlik
rüzgar yakalama kanatları ve 30 feet yüksekliği olan rüzgar değirmenlerinde tahıl
öğütüldüğü bilinmektedir. Batı dünyası rüzgar değirmenlerini çok daha sonraları
keşfetmiştir. Bu konudaki ilk yazılı kayıtlar 12 yy.’a aittir. Birkaç yüzyıl sonra rüzgar
değirmenleri geliştirilerek ve uyarlanarak su pompalamada kullanıldı.
Çok pervaneli yel değirmenleri 19. yy ikinci yarısında ABD'de icat edilmiştir. 1889
yılında ABD'de 77 tane rüzgar değirmeni fabrikası vardı ve yüzyılın sonunda rüzgar
değirmeni ihracatı ABD ekonomisi için en büyük ihracat kalemi olmuştu. Dizel
motorlar icat edilene kadar, ABD'deki büyük demiryolları büyük çok-pervaneli yel
değirmenlerine bağlı kalmıştır.
1930 ve 1940 lı yıllarda ABD de yüzbinlerce elektrik üreten rüzgar türbini imal
edildi. Bunlarda yüksek hızda dönen ve elektrik jeneratörünü çalıştıran iki veya üç
ince pervane vardı. Bu türbinler çiftliklere elektrik sağladılar, depolama pillerini
doldurmada, radyo alıcılarını çalıştırmada ve bir veya iki aydınlatma ampulünü
çalıştırmada kullanıldılar. 1950 başlarında ulusal şebekelerin her eve ulaşacak kadar
yaygınlaşması ve elektrik düzenleme yasalarının çıkarılması ile rüzgar türbini bir
duraklama devresine girdi.
1973 OPEC petrol ambargosunu takiben enerji fiyatlarındaki artış ve geleneksel
enerji kaynaklarının sınırlılığı rüzgar enerjisine olan ilgiyi tekrar artırmıştır.
Teşvikler ve resmi araştırma çalışmaları sonucu bir çok yeni türbin tasarımı
yapılmıştır. Bazı modeller çok büyüktür. 300 feet pervane çaplı bir büyük türbin 700
evin elektrik ihtiyacını karşılayabilir. Konutlarda, çiftliklerde kullanılmak üzere bir
çok yeni küçük-ölçekli model geliştirilmiştir (Anonim).
1990’lı yıllarda Avrupa’da, Almanya’da GROWİON türbinleri geliştirildi (Şekil 1.
2). Bu yıllarda Ulusal Rüzgar Teknoloji Merkezi (NWTC) Colorado’da Ulusal
Yenilenebilir Enerji Laboratuarı(NREL) kuruldu.
9
Şekil 1. 2. 100 kW Growion türbini (Almanya)(Anonim, 2004)
Bu yılarlardan sonra rüzgar türbini imalatı ve inşaatı oldukça hızlanmaya başladı ve
Avrupa’nın çeşitli ülkelerinde rüzgar santralleri kuruldu ve çok çeşitli yüksek
kapasiteli rüzgar türbin tasarımları ve projelendirilmelerine başlandı.(Keskin, 2004)
Dünyada rüzgar enerjisi konusundaki 1990’lı yıllardan sonra olmuştur ve her geçen
yıl artan bir ivmeyle devam etmektedir. 1996 yılında dünya rüzgar enerjisi kurulu
kapasitesi 7,470 MW iken 2004 yılı sonunda 6.3 kat artış göstererek 47,616 MW’a
ulaşmıştır. 2002 yılında %16, 2003 yılında ise %22 artış göstermiştir. Verilen bu
değerler dünyada rüzgar enerjisine olan yatırım ve ilginin ne denli büyük olduğunu
göstermektedir. Toplam rüzgar enerjisi üretimindeki artışta Almanya, Amerika
Birleşik Devletleri, İspanya, Hindistan, Danimarka ve Avusturya’nın katkısı diğer
ülkelere oranla çok daha fazladır.
“Rüzgar Gücü 12” diye adlandırılan planlamaya göre, rüzgar enerjisinin 2020 yılına
kadar dünya elektriğinin %12’sini karşılamaya yönelik bir fizibilite çalışması
yapılmaktadır. Bu süreçte, 1200 GW düzeyinde bir rüzgar gücü kapasitesi
oluşturularak, 2 milyonu aşkın kişiye iş olanağı oluşturulacak ve iklim değişikliğine
neden olan 10 milyar 700 milyon ton karbondioksitin üretilmesi önlenecektir
(Keskin, 2004).
10
1.2.2. Rüzgar enerjisinin avantajları
• Bu türbinler yakıt olarak rüzgarı kullandıklarından atmosfere zehirli gaz
vermezler.
• Rüzgar çiftlikleri kuruldukları alanın sadece % 1’lik bölümünü kullanırlar.
Geri kalan kısım tarımsal faaliyetlerde rahatlıkla kullanılabilir.(Şekil 1.3)
• Rüzgar çiftlikleri, termik, hidrolik, vb. santralleri, ekonomik açıdan rekabet
edecek düzeye gelmiştir.
• Rüzgar çiftliklerinin söküm maliyeti yoktur. Çünkü sökülen türbinlerin hurda
değeri söküm maliyetini karşılamaktadır.
• Bu çiftliklerin ömürlerini tamamlamasından sonra türbinlerin kullanıldığı
alan eski haline kolayca getirilmektedir.
• Bu çiftliklerde dışa bağımlılık yoktur (Akkaya, 2007).
Şekil 1. 3. Rüzgar çiftliklerinde türbinler arası tarım arazisi olarak kullanılabilir
(Akkaya, 2007).
1.2.3. Rüzgar enerjisinin dezavantajı
• Gürültülüdürler ve kuş ölümlerine neden olurlar.
• Radyo ve TV alıcılarında parazite neden olurlar (Akkaya, 2007).
11
1.2.4. Rüzgar enerjisinin diğer enerji türleri ile karşılaştırılması
Enerji üretimi için seçilecek yönteme karar verilmesinde en etkili olan dört önemli
faktör şunlardır: Kaynağın elde edilebilirliliği, çevreye etkisi, yatırım ve üretim
maliyetleri, kaynağın ömrü. Rüzgar enerjisini çevresel etkiler konusunda diğer enerji
üretim metotları ile kıyaslayacak olursak; Çizelge 1.1’de görüldüğü gibi rüzgar
enerjisinin tek çevresel etkisi gürültü olmakla birlikte, rüzgar enerjisinden
faydalanmak açısından tercih edilen arazilerin genel olarak yerleşim yerlerinden ve
ormanlar gibi doğal yaşamın olduğu yerlerden uzakta olması bu sorunu
hafifletmektedir. Diğer üç kriter açısından kıyaslanma ise Çizelge 1.2.’de
sunulmaktadır.
Çizelge 1. 1. Enerji üretim sistemlerinin çevresel etkileri açısından değerlendirilmesi
İklim
Değişikliği
Asit
Yağmuru
Su
Kirliliği
Toprak
Kirliliği Gürültü Radyasyon
Petrol Var Var Var Var Var -
Kömür Var Var Var Var Var Var
Doğalgaz Var Var Var Var -
Nükleer - - Var Var - Var
Hidrolik Var - - - - -
Rüzgar - - - - (çok az) -
Güneş - - - - - -
Jeotermal - - Var Var - -
Çizelge 1.2’de enerji üretim metotlarının kaynak elde edilebilirliliği, maliyet ve ömür
açısından kıyaslaması ise şu şekildedir: Rüzgar enerjisi, maliyeti açısından hidrolik
ve doğal gaza karşı dezavantajlı durumda olsa da, pek çok ülkede devlet teşviki
uygulaması ile desteklenmektedir. Bunun yanında, ülkemizde doğal gaz bilindiği gibi
yurt dışından ithal edilmekte olup, ülkenin enerji ihtiyacı konusunda bu dışa
bağımlılığı çeşitli sakıncalar doğurmaktadır. Ayrıca, uzun vadeli düşünüldüğünde
rüzgar enerjisi alanında yapılacak yatırımlar ve araştırmalar, enerji kaynağı üzerinde
12
bir ömür sınırı olmadığından her zaman için geçerliliklerini koruyacaklardır (Çağlar
ve Canbaz, 2002).
Çizelge 1. 2. Enerji üretim metotlarının maliyet - ömür ilişkisi(Çağlar ve Canbaz,
2002).
Enerji Türü Dışa Bağımlı /
Yerel
Kalan Ömür
(Yıl)
Yatırım
Maliyeti
($/KWh)
Üretim
Maliyeti
($c/KWh)
Petrol Dışa Bağımlı 40-45 1.500-2.000 6,0
Kömür Yerel / Dışa
Bağımlı 200-250 1.400-1.600 2,5-3,0
Doğalgaz Dışa Bağımlı 60-65 600-700 3,0
Nükleer Dışa Bağımlı - 3.000-4.000 7,5
Hidrolik Yerel - 750-1.200 0,5-2,0
Rüzgar Yerel - 1.000-1.200 3,5-7,0
Güneş Yerel - Yüksek 10,0-20,0
Jeotermal Yerel - 1.500-2.000 3,0-4,0
1.3. Rüzgar Enerjisinin Türkiye’deki Durumu
Türkiye’nin ihtiyaç duyduğu enerji, gelişmiş bir ülke olma çabalarına koşut olarak
günden güne artmaktadır. Sürdürülebilir kalkınmanın itici gücü olan enerji
kaynaklarının çeşitlilik bakımından neredeyse tamamına sahip ülkemizde, yerli
kaynaklarımız miktar bakımından yeterli değildir. Bu nedenle Türkiye enerji
ithalatçısı bir ülke konumunda bulunmaktadır (Yiğitgüden, 2001).
Türkiye’nin enerji ihtiyacının güvenli olarak karşılanması için, birçok ülkede olduğu
gibi ülkemizde de sonsuz, tükenmeyen, temiz ve dışa bağımlı olmayan yenilenebilir
enerji kaynaklarına yönelinmesi önem kazanmıştır. Yenilenebilir enerji kaynakları
olarak bilinen hidrolik, rüzgâr, güneş, jeotermal, biyokütle, dalga, gel-git enerjileri
içerisinde en yaygın olan ve teknolojisi en hızlı gelişeni ise rüzgâr enerjisidir. Rüzgâr
enerjisinin bu kadar hızlı gelişmesinin nedeni, doğada serbest bir halde ve bol olarak
13
bulunması ile enerji kaynağı çeşitliliği yaratması yanında dışa bağımlı olmayan temiz
bir enerji kaynağı olmasıdır. Türkiye’nin bulunduğu coğrafi yöreye bağlı olarak
komşu ve bölge ülkelerinde yapılmış ölçüm verileri ve Devlet Meteoroloji
İşleri’nden (DMĠ) alınan düzenlenmiş veriler, ülkenin rüzgâr enerjisi bakımından
zengin olduğunu göstermektedir (Dündar, Canbaz, Akgün ve Ural, 2002).
Türkiye’de rüzgâr enerjisinden elektrik üretimine ilk olarak İzmir-Çeşme Altınyunus
otelinde 55 kW nominal rüzgâr güç kapasitesi ile 1986’da başlanmıştır. Daha sonra
Türkiye’de ilk rüzgâr enerji santrali 1998 yılında 1.5 MW kurulu güç ile İzmir-
Çeşme’de işletmeye alınmış olup ilk rüzgâr türbin kanat fabrikası ise İzmir’de
Demirer-Enercon ortak yatırımı ile 2002 yılında kurulmuştur. Günümüzde bu kanat
fabrikasından 26 ülkeye ihracat sağlanmaktadır (Yiğitgüden, 2001).
1.3.1. Türkiye’nin rüzgar enerjisi potansiyeli
Türkiye'deki rüzgar enerjisi kaynakları teorik olarak Türkiye'nin elektriğinin
tamamını karşılayabilecek yeterliliktedir. Fakat rüzgar enerjisinin sisteme girişinin
tutarlı bir biçiminde gerçekleşmesini kolaylaştırmak üzere gerekli altyapı
tasarımlanmalıdır. EİKT Avrupa Ülkelerinde Rüzgar Enerji Potansiyelinin bir özeti
aşağıdaki Çizelgede verilmiştir. Çizelgede de görüldüğü gibi Türkiye Avrupa'da
rüzgar enerjisi potansiyeli en ümit verici olan ülkedir.
Türkiye'nin teknik potansiyeli 83.000 MW dır. Bu, Türkiye'nin biran önce
kullanması gereken önemli bir rüzgar enerjisi potansiyeli olduğunu göstermektedir.
Türkiye'nin Anadolu ve Rumeli kısımlarına dengeli bir dağılımla seçilen 20
meteorolojik istasyon çevresinde Türkiye Rüzgar Atlası çalışmaları Dr. Tanay Sıdkı
Uyar ve çalışma arkadaşları tarafından 1989 yılında tamamlanmıştır. Bu çalışma
meteoroloji istasyonlarında toplanan verilerin rüzgar enerjisinden yararlanmak
amacıyla yapılacak çalışmalarda kullanılabilecek düzeyde temsil olmadığını
kanıtlamıştır.
14
Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği TÜREB' in kuruluşundan sonra yatırımcılar,
akademisyenler, imalatçılar ve diğerleri Türkiye'de rüzgar enerjisi gelişimini
desteklemek üzere bir araya geldiler.
1996 yılında da ETKB' nin Türkiye'de rüzgar enerjisi kullanımına ilişkin politikası
pek iyimser değildi. Resmi açıklamalar Türkiye'de rüzgar enerjisi gelişimine çok
şans tanımıyorlardı. Son üç yıldır, Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği'nin çabaları ve
ETKB ile Elektrik İşleri Etüt İdaresinin (EİEİ) TUREB çalışmalarına katılımı sonrası
Türkiye'deki rüzgar enerjisi potansiyeli kabul görmeye başlamıştır.
Türkiye'de rüzgar enerjisinin gelişiminin önündeki sorunları belirlemek üzere
İberotel Sarıgerme Park Ortaca' da Kocaeli Üniversitesi Yeni ve Yenilenebilir Enerji
Kaynakları ve Teknolojileri Araştırma Birimi tarafından 3 adet Uluslararası Rüzgar
Enerjisi Atölye Çalışması düzenlenmiştir. Bu atölye çalışmalarına katılanlar daha
sonra uzun süreli ortaklıklar kurmuş ve Türkiye'de rüzgar enerjisi kullanımı
çalışmaları yaygınlaşmıştır.
Kocaeli Üniversitesi YEKAB birimi tarafından İstanbul'da koordinasyonu ve
tasarımı yapılan 2 adet uluslararası enerji teknolojileri fuarı kamuoyu ve karar
vericilere modern rüzgar türbinlerinin gelişmişliğini göstermiştir (Uyar, 2004).
1.3.2. Türkiye’deki rüzgar santralleri
Çizelge 1.3’te Türkiye’de kurulu rüzgar santralleri, üretime geçiş tarihleri ve kurulu
güçleri ile birlikte gösterilmektedir. Şekil 1.4 ve Şekil 1.5’te de kurulu bazı rüzgar
santralleri görülmektedir.
15
Çizelge 1. 3. Türkiye’deki rüzgar santralleri (Tureb, 2011) Mevkii Şirket Üretime Geçiş
Tarihi
Kurulu Güç
(MW)
İzmir-Çeşme Alize A.Ş. 1998 1,50
İzmir-Çeşme Güçbirliği A.Ş. 1998 7,20
Çanakkale-Bozcaada Bores A.Ş. 2000 10,20
İstanbul-Hadımköy Sunjüt A.Ş. 2003 1,20
Balıkesir-Bandırma Bares A.Ş. I/2006 30,00
İstanbul-Silivri Ertürk A.Ş. II/2006 0,85
İzmir-Çeşme Mare A.Ş. I/2007 39,20
Manisa-Akhisar Deniz A.Ş. I/2007 10,80
Çanakkale-İntepe Anemon A.Ş. I/2007 30,40
Çanakkale-Gelibolu Doğal A.Ş. II/2007 14,90
İŞLETMEDEKİ KAPASİTE TOPLAMI 146,25
Hatay-Samandağ Deniz A.Ş. II/2007 30,00
Manisa-Sayalar Doğal A.Ş. II/2007 30,40
İstanbul-Gaziosmanpaşa Lodos A.Ş. I/2008 24,00
İstanbul-Çatalca Ertürk A.Ş. I/2008 60,00
İNŞA HALİNDEKİ KAPASİTE TOPLAMI 144,40
Muğla-Datça Dares A.Ş. I/2008 28,80
İzmir-Aliağa İnnores A.Ş. I/2008 42,50
Balıkesir-Şamlı Baki A.Ş. I/2008 90,00
Aydın-Çine Sabaş A.Ş. I/2008 19,50
Hatay-Samandağ Ezse Ltd. Şti. II/2008 35,10
Hatay-Samandağ Ezse Ltd. Şti. II/2008 22,50
İzmir-Kemalpaşa Ak-El A.Ş. II/2008 66,66
Bilecik Sagap A.Ş. II/2008 66,60
Çanakkale As Makinsan Temiz A.Ş. II/2008 30,00
Osmaniye-Bahçe Rotor A.Ş. I/2009 130,00
Manisa-Soma Soma A.Ş: I/2009 140,80
Balıkesir-Kepsut Poyraz A.Ş. I/2009 54,90
İzmir-Aliağa Doruk A.Ş. I/2009 30,00
TEDARİK SÖLEŞMESİ İMZALI PROJE TOPLAMI 757,36
16
Şekil 1. 4. Çeşme’de bir rüzgar rüzgar santrali (Anonim, 2004).
Şekil 1. 5. Bandırma Rüzgar Santrali (Anonim, 2004).
17
1.3.3. Türkiye’nin rüzgar atlası
Elektrik İşleri Genel Müdürlüğü tarafından hazırlanan Türkiye rüzgar atlası Şekil
1.6’da görülmektedir. Yine aynı kurum tarafından hazırlanan 50 ve 70 m’ deki yıllık
ortalama rüzgar hızları Şekil 1.7 ve Şekil 1.8’de gösterilmiştir. Şekil 1.9’da ise 50 m’
deki yıllık ortalama güç yoğunlukları gösterilmiştir.
Şekil 1. 6. Türkiye rüzgar atlası
18
Şekil 1. 7. Repa rüzgar atlası 50 metre yıllık ortalama rüzgar hızları
Şekil 1. 8. Repa rüzgar atlası 70 metre yıllık ortalama rüzgar hızları
Şekil 1. 9. Repa rüzgar atlası 50 metre yıllık ortalama güç yoğunlukları
Çizelge 1.4’te Türkiye’deki bazı istasyonların çeşitli yüksekliklerdeki rüzgar enerjisi
verileri gösterilmektedir.
19
Çizelge 1. 4. Türkiye’deki bazı istasyonların rüzgar enerjisi verileri (Anonim, 2009).
İSTASYON 10m‘de ort.
hız m/s
10m‘de max
hız m/s
10m‘de
W/m2
50m‘de
W/m2
50m‘de enerji
ort. kWh/m2
Afyon 2.7 36.0 36 76 666
Antalya 2.7 38.7 39 80 701
Samsun 2.7 34.5 40 81 710
Sarıyer 2.9 41.2 42 94 823
Akhisar 2.7 32.5 44 96 841
Malatya 2.7 33.4 51 108 946
Anamur 3.1 42.2 52 111 972
Bergama 3.5 38.8 61 134 1174
Inebolu 3.7 41.8 63 145 1270
Gökçeada 3.5 35.2 69 193 1700
Sinop 3.6 40.5 84 182 1594
Bodrum 3.7 41.7 85 183 1603
Antakya 4.0 28.4 85 202 2000
Çanakkale 3.9 35.4 92 205 1800
Çorlu 3.8 30.2 96 222 1900
Mardin 4.3 38.1 186 321 3000
Bandırma 5.8 39.9 300 474 4100
Bozcaada 6.2 43.3 317 675 5900
1.4. Dünya’da Rüzgar Enerjisi
Dünyada modern rüzgar enerjisi kullanımı 1973-1979 yılları arasındaki petrol krizi
ile beraber başlamıştır. Bu dönemde devlet destekli birçok araştırma ve geliştirme
programı başlatılmıştır. Zamanla özel sektör yavaş bir tempo ile ortaya çıkmıştır.İlk
büyük ticari Pazar 1980-1986 yılları arasında Kaliforniya’da ortaya çıkmış ve
uluslararası rüzgar enerjisi endüstrisinin gelişimine yardımcı olmuştur. Danimarka,
İngiltere, Almanya, Japonya ve Hollanda gibi üreticiler Kaliforniya’daki pazarı bazı
Amerikan şirketlerle paylaşmışlardır. Bu süre içerisinde ortalama rüzgar enerjisi
üretimi 55 kW’tan 100 kW’a çıkmıştır.
20
Şekil 1.10’da ABD’nin Kaliforniya eyaletindeki bir rüzgar çiftliği görülmektedir.
(Anonim, 2004)
Şekil 1. 10. ABD’nin Kaliforniya Eyaletindeki Altamount Pass Rüzgar Çiftliği
(Anonim, 2004)
1986-1990 yılları arasında Kaliforniya pazarında ani bir düşüş yaşanmıştır. Bunun
sonucu olarak birçok şirket iflas etmiş, bazıları ise yeniden organize olmuştur. Bu
süre içinde rüzgar türbinlerinin maliyetleri önemli ölçüde düşürülmüştür. 1990
yılından itibaren dikkat çeken pazarlar Almanya, Hindistan, İngiltere, Hollanda,
İspanya ve İsveç olarak ortaya çıkmıştır. 1990-1996 yılları arasında ortalama rüzgar
enerjisi üretimi 200 kW’tan 500 kW’a çıkmıştır. 1992 yılında Danimarka’daki kurulu
güç 215 kW, Almanya’da ise 185 kW olarak belirlenmiştir.1995 yılında her iki
ülkedeki rakam 530 kW’a çıkmıştır. 1990 yılında 200 MW/yıl olan dünya pazarı
talebi 1995’te 1300 MW/yıl’a çıkmıştır. Avrupalı rüzgar türbini üreticileri son 10
yılda pazarın büyük kısmını ele geçirmişlerdir.
Halen dünyada rüzgar enerjisinden yararlanan ülke sayısı sürekli olarak artmaktadır.
Son yıllarda rüzgar enerjisi için en başarılı pazarlar başta Danimarka, Almanya ve
İspanya olmak üzere Avrupa’dadır. Bu teknolojinin kullanımında ABD ve bunun
yanı sıra gelişmekte olan ülkelerden Hindistan, Çin ve Güney Amerika’da büyük bir
patlama olmuştur.Rüzgar enerjisi genellikle geniş bir coğrafyada ve çeşitli
yapılardaki ekonomilerde başarılı olmuştur.
21
İspanya 2000 yılında 713 MW’lık, Almanya 1668 MW ve Danimarka 552 MW’lık
yeni enerji santralini devreye almıştır. AB mevcut 40 000 MW’lık üretim
kapasitesini 2010 yılına kadar %50 arttırarak 60 000 MW’a yükseltmiştir. Özellikle
Akdeniz havzasında yaşanmakta olan rüzgar enerjisi yatırımlar adeta bir yarış niteliği
kazanmıştır. Fas’ta kurulmakta olan 50MW’lık santral, İtalya’nın Apuila bölgesinde
kurulmakta olan 170 MW ile Mısır ve Türkiye’de başlayan projeler, havzanın yakın
gelecekte önemli bir kaynağa dönüşmesini sağlayacaktır.
Almanya’da halen 9375 adet rüzgar türbini yılda toplam 11.5 milyar kW’lık enerji
üretmektedir.Almanya toplam tüketimin yaklaşık %5’ini rüzgar enerjisinden
üretmeyi başarmış olup yakın gelecekte bu payı %10’a çıkarmayı hedeflemektedir.
İspanya’nın 2000 yılında 1800 yeni türbin siparişi ile iki yılda 1400 MW’lık yeni
yatırım hamlesi AB içinde ilgi uyandırmıştır. Danimarka; halen kullanmakta olduğu
elektriğin %10’unu rüzgardan sağlarken bu oranın 2030’da %50 mertebelerini
hedeflemesi de topluluk içinde yeni bir momentum oluşturmuştur. İrlanda, Hollanda,
Fransa, İsveç, Yunanistan ve İtalya’da da rüzgar enerjisi payını arttırma çabaları
bulunmaktadır.
Hindistan’ın mevcut üretim kapasitesi 1167 MW olup, kapasitenin hızla arttırılması
için federal düzeyde çalışmalar başlatılmıştır. Çin’de halen 265 MW olan kurulu
kapasite, potansiyelin ancak %1’i olarak ifade edilmektedir. Uzak doğu ülkelerinden
Pakistan 471 milyon $’lık yeni bir proje başlatmıştır.Japonya’da halen hatırı sayılır
bir kapasite mevcuttur. Avustralya’nın mevcut 500 MW’lık rüzgar enerjisi üretim
kapasitesinin yakın gelecekte büyük oranda arttırılması planlamıştır (Yerebakan,
2001).
22
Şekil 1. 11. Avrupa ülkelerindeki rüzgar enerjisi kurulu gücü (Tureb, 2011)
Çizelge 1.5’te Dünya’daki en büyük 10 pazardaki ve bunlar dışında kalan diğer
ülkerelerdeki toplam kurulu güçler ve pazar payları gösterilmektedir.Çizelgede de
görüldüğü gibi en büyük 10 pazara sahip ülkelerin dünya üzerindeki pazar payı
%84.2 gibi büyük bir rakama ulaşmıştır.
23
Çizelge 1. 5. En büyük 10 pazardaki kurulu güç ve pazar payları (Tureb, 2011).
ÜLKELER KURULU GÜÇ (MW) PAZAR PAYI (%)
ABD 35159 22,3
ALMANYA 25777 16,3
ÇİN 25104 15,9
İSPANYA 19149 12,1
HİNDİSTAN 10926 6,9
İTALYA 4850 3,1
FRANSA 4492 2,8
İNGİLTERE 4051 2,6
PORTEKİZ 3535 2,2
DANİMARKA 3465 2,2
EN BÜYÜK 10 PAZAR 134762 84,2
DİĞER ÜLKELER 23137 15,8
DÜNYA TOPLAMI 157899
24
2. KAYNAK ÖZETLERİ
Özpınar (2007) yapmış olduğu doktora tezi çalışmasında Dünya’daki enerji sorununa
çözüm olacak yenilenebilir enerji kaynaklarının öneminden bahsetmiş ve bu soruna
özellikle nöral ağlar (yapay sinir ağları) kullanarak yeni yaklaşımlar getirmiştir. Bu
çalışmada rüzgar, hidrolik debi ve güneşlenme verileri için kısa, orta ve uzun vadeli
tahminler ve öngörüm modelleri üretilmiştir. Bu sayede yenilenebilir enerji
santrallerinde enerji üretiminin kontrolü ve planlamasının günlük, aylık ve yıllık
olarak büyük bir hassasiyetle yapılabilmesi öngörülmüştür.
Akkaya (2007) yapmış olduğu tez çalışmasında yenilenebilir enerji kaynaklarının
Türkiye’deki kullanımı ve potansiyeli konusunda bir araştırma yapmıştır.
Yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgâr enerjisi üzerinde durarak Balıkesir,
Çanakkale ve Manisa şehirlerinde seçilen sahaların fizibilite çalışmalarını yapmıştır.
Yapılan çalışma sonucunda bu bölgede kurulabilecek rüzgâr santraline en uygun
alanın 76.573 MWh yıllık enerji üretimi ile Çanakkale’deki saha olduğu sonucuna
varmıştır.
Uğuz (2005) yapmış olduğu tez çalışmasında, bir evin ihtiyacını karşılayacak kadar
elektrik üretmek amacıyla sabit mıknatıslı bir rüzgâr türbini imal etmeyi
hedeflemiştir. Üç kanatlı, yatay eksenli, direk jeneratöre bağlı, eksenel akılı, sabit
neodyum mıknatıslı ve çıkışta doğrultucu devresi olan rüzgâr türbini tasarlamış ve
imalatını gerçekleştirmiştir. Çıkış güç değerlerini kaydederek, sabit mıknatıslı
makinelerin yapılarını araştırmıştır. İstenilen güç değeri elde edilerek, verimin nasıl
arttırılabileceğini göstermiştir.
Şimşek (2007) yapmış olduğu tez çalışmasında rüzgâr enerjisini incelemiş ve Sivas
şartlarında bir rüzgâr santrali tasarımını gerçekleştirmiştir. Çalışmasında ilk önce,
rüzgâr enerjisinin Türkiye ve Dünya’daki durumu ile ilgili teorik ve istatistikî
bilgilere yer vermiştir. Daha sonra Sivas Meraküm Tepe’ye ait 2005 yılı günlük
rüzgâr hızı verilerini incelemiş ve bu bağlamda Meraküm Tepe’nin; rüzgar enerjisi
potansiyeli ve rüzgar frekans dağılımını belirlemiştir. Ayrıca bölge şartlarında
25
kurulması tasarlanan 2300 kW ve 5 kW gücündeki iki farklı rüzgar türbininin
üreteceği elektriğin birim fiyatını hesaplamıştır.
Yılmaz (2007) yapmış olduğu tez çalışmasında Doğu Anadolu Bölgesi’nde bulunan
illerin, sıcaklık, nem, basınç, rüzgâr hızı, rüzgar gücü, güneşlenme şiddeti ve
güneşlenme müddeti gibi iklim parametrelerini 15 yıllık (1991-2005) bir periyotta
inceleyerek modellenmesini gerçekleştirmiştir. Hava şartlarının modellenmesinde
lineer regresyon analizini kullanmıştır. Geliştirilen modellerin hava şartları ve hava
şartlarının çevre ve enerji üzerindeki etkileri ile ilgili herhangi bir çalışmada
kullanılabileceğini göstermiştir.
Dündar (1997) yapmış olduğu tez çalışmasında Türkiye’deki ortalama rüzgar hız ve
enerji potansiyellerinin dağılışını genel olarak incelemiş, inceleme sonunda rüzgar
enerjisinden yararlanılabilecek alanlardan Bandırma, Bodrum, Bozcaada ve Çeşme
merkezleri için; Avrupa Rüzgar Atlası’nın hazırlanmasında kullanılan bilgisayar
programından (WASP) yararlanarak rüzgar atlası istatistiklerini hesaplamıştır.
26
3. MATERYAL VE YÖNTEM
3.1. Materyal
Isparta ili rüzgar enerjisi potansiyelinin yapay zeka yöntemi ile tahmini için gerekli
olan, Isparta iline ait 1975-2008 yılları arasındaki meteorolojik veriler Isparta
Meteoroloji İl Müdürlüğünden temin edilmiştir. Ayrıca rüzgar hızı tahmini için
ANFIS ve YSA (Yapay Sinir Ağları) sistemleri kullanılmıştır.
3.1.1. ANFIS
Adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (Adaptive-Network Based Fuzzy
Inference Systems) ANFIS, yapay sinir ağlarının paralel hesaplayabilme ve öğrenme
kabiliyeti ile mantığın çıkarım çıakrım özelliğini kullanan melez bir yapay zeka
yöntemidir.Jang tarafından 1993 yılında geliştirilmiş olan ANFIS model sugeno tipi
bulanık çıkarım sistemini ve melez öğrenme(hybrid learning) algoritmasını kullanır
(Jang, 1993).
Adaptif (uyumlu) ağlar, doğrudan bağlanmış düğümlerden oluşur. Her bir düğüm,
bir işlem birimini temsil eder. Düğümler arasındaki bağlantılar, aralarındaki değeri
tam olarak belli olmayan bir ilgiyi(ağırlığı) gösterir. Düğümlerin hepsi veya bir kısmı
adaptif yapıda olabilir. Adaptasyon bu düğümlerin çıkışlarının değişebilir
parametrelerle belirlenmesi suretiyle oluşturulur. Öğrenme kuralları, değişebilir
parametrelerin, ağın tamamının çıkışı ile hedef değer arasındaki farkı, yani hatayı
minimum yapacak şekilde nasıl değiştirilmesi gerektiğini belirler.Adaptif ağlar
sistem tanımlama için kullanılır. Verilen giriş-çıkış veri setleriyle tanımlanan
bilinmeyen sistemin, en uygun ağ yapısı ve parametre setleriyle en iyi şekilde
modellenmesinde kullanılır. Adaptif ağlardaki temel öğrenme kuralı, en dik
iniş(steepest descent) yöntemidir (Jang, 1997).
ANFIS, ele alınan problem için oluşturulan yapıya göre olası tüm kuralları
atlayabilmekte veya kuralların veriler yardımıyla uzman tarafından atanmasına
27
imkan vermektedir. ANFIS’in kural oluşturabilmesi veya kural oluşumuna imkan
sağlaması uzman görüşlerinden faydalanması anlamına gelmektedir. Bu nedenle
birçok tahmini probleminde yapay sinir ağlarına uzman görüşlerinden faydalanma
imkanı tanıdığı için ortalama hata kareler (MSE) kriterine göre daha iyi sonuçlar elde
edilmesini mümkün kılmaktadır.
Şekil 3. 1. Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (Jang, 1993).
ANFIS şekilde görüldüğü gibi 6 katmandan oluşmaktadır. ANFIS yapısındaki her
katmana ait düğüm işlevleri ve katmanların isleyişi sırasıyla şöyledir:
1.Katman:
Giriş katmanı olarak adlandırılmaktadır. Bu katmandaki her düğümden alınan giriş
sinyalleri diğer katmanlara aktarılır.
2.Katman:
Bulanıklaştırma katmanı olarak adlandırılır. Giriş değerlerini bulanık kümelere
ayırmada Jang’ın ANFIS modeli, üyelik fonksiyonu sekli olarak genelleştirilmiş Bell
aktivasyon fonksiyonunu kullanmaktadır. Burada, her bir düğümün çıkısı, giriş
değerlerine ve kullanılan üyelik fonksiyonuna bağlı olan üyelik derecelerinden
oluşmaktadır ve 2.katmandan elde edilen üyelik dereceleri ( )jA xμ ve ( )
jB yμ şeklinde
gösterilir.
3.Katman:
Kural katmanıdır. Bu katmandaki her bir düğüm, Sugeno bulanık mantık çıkarım
28
sistemine göre oluşturulan kuralları ve sayısını ifade etmektedir. Her bir kural
düğümünün çıkısı iμ , 2. katmandan gelen üyelik derecelerinin çarpımı olmaktadır.
iμ değerlerinin elde edilişi ise, (j=1,2) ve (i=1,….,n) olmak üzere,
3 ( ) ( )
j ji i A B iy x yμ μ μ= Π = × = (3.1)
şeklindedir. Burada, 3iy , 3. katmanın çıkış değerlerini; n ise, bu katmandaki düğüm
sayısını ifade etmektedir.
4.Katman:
Normalizasyon katmanıdır. Bu katmandaki her bir düğüm, kural katmanından gelen
tüm düğümleri giriş değeri olarak kabul etmekte ve her bir kuralın normalleştirilmiş
ateşleme seviyesini hesaplamaktadır.
Normalleştirilmiş ateşleme seviyesi iμ ’nin hesaplanması ise,
4
1
ii in
ii
y Ni μ μμ
=
= = =
∑, (i=1,n) (3.2)
formülüne göre gerçekleştirilir..
5.Katman:
Arındırma katmanıdır. Arındırma katmanındaki her bir düğümde verilen bir kuralın
ağırlıklandırılmış sonuç değerleri hesaplanmaktadır. 5 katmandaki i.düğümün çıkış
değeri ise, 5
1 2[ ]i i i i iy p x q x rμ= + + , (i=1,n) (3.3)
şeklinde olmaktadır. Buradaki (pi, qi, ri) değişkenleri, i. kuralın sonuç parametreleri
kümesidir.
6.Katman:
Toplam katmanıdır. Bu katmanda sadece bir düğüm vardır ve Σ ile etiketlenmiştir.
Burada, 5.katmandaki her bir düğümün çıkış değeri toplanarak sonuçta, ANFIS
sisteminin gerçek değeri elde edilir.
Sistemin çıkış değeri olan y’nin hesaplanması ise,
29
1 21
[ ]n
i i i ii
y p x q x rμ=
= + +∑ (3.4)
denklemine göre olmaktadır (Jang, 1993).
3.1.1.1. ANFIS mimarisi ve eğitim parametreleri
Çizelge 3.1’de rüzgar hızı tahmininde kullanılan ANFIS modelinin eğitim
parametreleri gösterilmektedir.
Çizelge 3. 1. ANFIS mimarisi ve eğitim parametreleri Eğitim verisi sayısı 329
Test verisi sayısı 79
MF çeşidi gaussMF
Kural sayısı 240
Öğrenme Kuralları Least square estimation
Gradient descent algorithm
Momentum sabiti 1.25
Devir sayısı 1000
3.1.2. Yapay sinir ağları
Yapay sinir ağları, insan beyni esas alınarak modellenmiş bir sistemdir. Klasik
yöntemlerle çözülemeyen problemleri insan beyninin çalışma sistemine benzer
yöntemlerle çözmeye çalışır (Kalogirou, 2000).
Bilgisayar ortamında, beynin yaptığı işlemleri yapabilen, karar veren, sonuç çıkaran,
yetersiz veri durumunda var olan mevcut bilgiden yola çıkarak sonuca ulaşan, sürekli
veri girişini kabul eden, öğrenen, hatırlayan bir algoritma kısaca “Yapay Sinir
Ağları” olarak adlandırılır.
YSA’ların bir çok avantajı vardır. Öncelikle uyarlanabilirler, veriyi alır ve ondan
öğrenirler. Bu yüzden, uygulanan verilerden çözümleri çıkarırlar. İkinci olarak,
YSA’lar genelleme yapabilir, daha önce öğretilmiş olan verilere kabaca benzeyen
30
verileri de işleyebilirler. Böylece bir hata toleransı sağlarlar. Genelleme özelliği
pratik uygulamalarda önemlidir. Üçüncü olarak, bu ağlar doğrusal değildir. Bir
sistemin girdi değişkenleri arasındaki karmaşık etkileşimleri çıkarabilirler. Doğrusal
sistemlerde bir tek değişkenin değişimi, çıktıda orantılı bir değişim oluşturur ve
girdinin etkisi yalnızca kendi değerine bağlıdır. Doğrusal olmayan bir sistemde etki,
diğer girdilere de bağlıdır ve gerçek dünyadaki sistemler genelde doğrusal değildir.
Dördüncü olarak, YSA’lar bilgiyi paralel işleme yeteneğinden dolayı hataya
toleranslıdır. Yani YSA’lar; bir çok aynı, bağımsız işlemleri aynı anda yapabilir
(Kalogirou, 1999).
YSA’ların bazı dezavantajları da vardır. YSA uygulaması için kesin kurallar ve
tasarım kriterleri yoktur. Ağın eğitilmesi zor ve imkansız olabilir. Ayrıca
YSA’lardaki en büyük problemlerden birisi, karmaşık problemleri çözmek için ya
çok büyük, ya da çok katmanlı ve çok nöron içeren sinir ağlarına ihtiyaç olmasıdır.
YSA’lar büyüdükçe çalışmaları yavaşlamaktadır. Bir YSA’nın kesinlikle doğru
çalışacağı hiçbir zaman söylenemez. Çünkü o da insan beyni gibi hata yapabilir
(Kalogirou, 2000).
3.1.2.1. Yapay sinir ağlarının mimarisi
YSA uygulamalarında tek katmanlı ve çok katmanlı sinir ağları kullanılır. Şekil
3.2.’de görülen tek katmanlı ağ, bir girdi ve bir çıktı katmanından oluşur. Burada
girdi katmanı işlem yapmaz. Basit olarak ağırlıklarla değiştirilen girdileri, gelecek
katmandaki her bir sinire gönderir (Fu, 1994).
Şekil 3. 2. Tek katmanlı bir yapay sinir ağı (Fu, 1994).
y1
y2
x1
x2
xn
xo
girdi katmanı
çıktı katmanı
31
Şekil 3.3.’de görülen çok katmanlı sinir ağları, bir veya birden fazla gizli katmana
sahiptir. Çok katmanlı ağ, en azından bir gizli katmanlı ileri bildirimli bir sinir ağıdır.
Girdi katmanı, katman olarak sayılmaz. Bu yüzden, n katmanlı bir ağ n-1 adet gizli
katmana, bir girdi ve bir çıktı katmanına sahiptir. Genellikle lineer olmayan problem
çözümlerinde çok katmanlı YSA’lar kullanılır (Fu, 1994).
Şekil 3. 3. Çok katmanlı bir yapay sinir ağı (Fu, 1994).
3.1.2.2. YSA’nın çalışma prensibi
YSA’lar çalıştırıldığı zaman takip edilen akış şeması Şekil 3.4.’de görülmektedir. İlk
olarak YSA’yı eğitmek ve test etmek için gerekli veriler toplanmalıdır. Bu veriler
toplandıktan sonra eğitim ve test veri kümelerine ayrılmalıdır. Eğitim veri kümesinin
çalışma aralığını kapsaması gerekir. Eğer belirli şartlar için eğitim verisi yoksa, bu
girişler için ağın çıkışı doğru sonuç vermez. Eğitim ve test veri kümelerinin
ayrılması, deneme yanılma prosedürünün önemli bir bölümünü teşkil eder
(Tsoukalas ve Uhrig, 1997).
Eğitim ve test veri kümesi belirlendikten sonra YSA’nın yapısını seçmek gerekir.
Burada iki görüş vardır. Bazı dizayncılar, istenilen hedef hataya ulaşmak amacıyla
yeterli serbestlik derecesine (gizli katmandaki nöronlara) sahip büyük bir ağ ile
Girdi katmanı
xo
x1
x2
xn
Gizli katman Çıktı katmanı
....
y1
y2
....
yn
hn
h2
h1
32
başlamayı tercih eder. Diğer dizayncılar ise küçük bir ağ ile başlamayı tercih ederler.
Daha sonra ağ eğitilinceye ve hedef hataya ulaşılıncaya kadar ağı büyütürler. Ağ
yapısı seçildikten sonra ağırlıklar ve biaslar başlatılır ve ağ çalıştırılır. Ağ, aşağıdaki
nedenlerden dolayı hedef hataya ulaşamayabilir :
1. Eğitim belirli bir hatada takılmış olabilir.
2. Ağ istenilen giriş-çıkış modeline uyum sağlamak için yeterli gizli
katmana ve nörona sahip değildir.
3. Eğitim veri kümesinde yeterli veri yoktur.
Bir durumunda, ağırlıklar ve biaslar tekrar başlatılır ve çalışma tekrar başlar. İki
durumunda, ağa gizli katman ve nöronlar eklenerek ağ tekrar çalıştırılır. Üç durumu,
bütün diğer bozukluklar olmadıkça genellikle görülmez.
İstenilen hataya göre çalışan en küçük ağ bulunduğu zaman ağ, test veri kümesiyle
test edilmelidir. Test veri kümesinin, eğitim veri kümesini de iyice kapsaması
gerekir. Hedef hataya ulaşılırsa çalışma tamamlanır. Hedef hataya ulaşılamazsa
eğitim veri kümesi eksik veya gizli katmandaki nöron sayısı fazla olabilir.
YSA verisi, ağın çalıştırılması beklenilen bölgenin tümünü kapsayacak şekilde
seçilmelidir. Genellikle verilerin büyük bir kısmı, eğitim veri kümesi olarak seçilir.
Geri kalan veriler ise ağın doğru genelleştirilmesini kanıtlamak için test verisi olarak
seçilir (Tsoukalas ve Uhrig, 1997).
33
Şekil 3. 4. Yapay sinir ağlarının çalışma akış şeması (Tsoukalas ve Uhrig, 1997).
Hata bir değere takıldı mı?
Verilerin Toplanması
Eğitim ve test veri kümelerini oluştur
YSA mimarisini seç
Ağırlıkları başlat
Hedef hataya ulaşıldı mı?
Test etme kümesini çalıştır
Hedef hataya ulaşıldı mı?
Bitir
Test etme kümesi yeterli mi ?
E
E
E
E
H
H H
H
34
3.1.2.3. Analiz ve değerlendirme yöntemleri
Yapay sinir ağları ile çalışılırken ağa girilen verilerin [0,1] aralığında normalize
edilmiş olması gerekmektedir. Girdileri normalize etmek için (3.5) formülü
kullanılmıştır.
Norm(x) = (x-min(x)/(max(x)-min(x)) (3.5)
Çalışılan modelin yapısına göre değişen sayılarda girdi ve çıktı sisteme tanıtılmış
daha sonra girilen veriler eldeki gerçek veriler kullanılarak üzerinden her bir veri için
hata hesaplanmıştır.
Hata(x) = (x(gerçek)-x(hesaplanan) ) / x(gerçek) (3.6)
MATLAB ile çalışılırken eldeki verilerin %80 yapar sinir ağını öğretme amaçlı
geriye kalan %20’lik veri ise genelleme hataları ve sistemin öğrenme
algoritmasından hedefe ulaşmadan erken çıkmasını engelleme amacı ile çapraz
korelasyon amacı ile sisteme tanıtılmıştır. Bu veri girişleri ve tanımlamalar için
MATLAB YSA kütüphanesinde gerekli tanımlamalar bulunmaktadır.
Verilerin analizleri yapılırken sistem tek bir veri seti üzerinde test edilmemiş, önce
eldeki verinin büyüklüğüne göre belli zaman aralıkları ile test edilmiş, sonra yıl
bazında yapılacak çalışmalar için Tipik ve Referans Yılları kullanılarak yapılan
çalışmalar tekrar edilmiştir.
MATLAB YSA kütüphanesi verilen girdiler ve YSA parametreleri ile sistemi
belirtilen algoritma ve öğrenme yapısı ile test eder. Öğrenme işlemi ile ilgili olarak
bir performans grafiği de vermektedir. Bu performans grafiğinde x ekseninde
EPOCH sayıları, y ekseninde ise hata bulunmaktadır. YSA’nın en fazla kaç EPOCH
yapması gerektiği veya yeterli hassasiyete ulaşma durumunda öğrenmeyi bırakması
için MATLAB parametrik olarak programlanabilir.
35
YSA modelinden elde edilen sonuçların doğruluğu bazı istatiksel analizlerle kontrol
edilir. İstatiksel analizde kullanılan parametrelerden bazıları aşağıda verilmiştir.
( )
n
tyRMSE
n
mmmmp∑
=
−= 1
2,,
(3.7)
( )
( )∑
∑
=
=
−
−−= n
mmmmm
n
mmpmm
tt
ytR
1
2,,
2
1,,
2 1 (3.8)
100cov,mmt
RMS= (3.9)
3.2. Isparta İlinde Kurulacak Bir Rüzgar Enerjisi Santrali İçin Maliyet Analizi
3.2.1. Isparta ilinin coğrafi konumu
Isparta ili, Akdeniz Bölgesi’nin kuzeyinde yer alan Göller bölgesinde yer almaktadır.
İl, 300 20’ ve 310 33’ doğu boylamları ile 370 18’ ve 380 30’ kuzey enlemleri
arasında bulunmaktadır. 8.933 km2’lik yüzölçümüne sahip olan Isparta ili, kuzey ve
kuzeybatıdan Afyon ilinin Sultandağı, Çay, Şuhut, Dinar ve Dazkırı, batıdan ve
güneybatıdan Burdur ilinin Merkez, Ağlasun ve Bucak, güneyden Antalya ilinin
Serik ve Manavgat, doğu ve güneydoğudan ise Konya ilinin Akşehir, Doğanhisar ve
Beyşehir ilçeleri ile çevrilmiştir. Rakımı ortalama 1050 metredir (Anonim).
3.2.1.1. Isparta’nın rüzgar verileri
Şekil 3.5’te Isparta’da 50 m yükseklikteki rüzgar hız dağılımları gösterilmektedir. Ve
Çizelge 3.2’de de Isparta iline kurulabilecek rüzgar enerjisi santrali güç kapasitesi
görülmektedir.
36
Şekil 3. 5. Isparta’da 50 metre yükseklikte rüzgar hız dağılımı (Çetin, 2009)
Çizelge 3. 3. Isparta İline kurulabilecek rüzgar enerjisi santrali güç kapasitesi (Çetin,
2009)
50 Metrede
Rüzgar Gücü
(W/m2)
50 Metrede
Rüzgar Hızı
(m/s)
Toplam Alan
(km2)
Toplam Kurulu
Güç (MW)
300 – 400 6,8 – 7,5 260,48 1.302,40
400 – 500 7,5 – 8,1 18,50 92,48
500 – 600 8,1 – 8,6 5,65 28,24
600 – 800 8,6 – 9,5 0,00 0,00
> 800 > 9,5 0,00 0,00
284,63 1.423,12
37
3.2.2. Maliyet Analizi
Isparta ili içinde bulunan Süleyman Demirel Üniversitesi kampüsünde, kampüsün
elektrik ihtiyacını karşılayacak bir türbin tasarımı ve maliyet analizi planlanmıştır.
Kampüsün yıllık elektrik ihtiyacı 4 MW olarak belirlenmiştir. Ancak kampüs
içerisinde ve çevresinde yapılan ölçümler neticesinde, bölgedeki rüzgar kapasitesinin
kampüsün elektrik ihtiyacını karşılamasının mümkün olmayacağı tespit edilmiştir.
Bu sebeple daha önce yapılmış çalışmalarda, rüzgar kapasitesi yeterli düzeyde
olduğu tespit edilen Uluborlu ilçesi İnhisar mevkiinde kurulabilecek bir rüzgar
santrali için bir maliyet analizi yapılmıştır (Çetin, 2009).
3.2.2.1. Fizibilite
a) Saha İncelemesi : Bir meteoroloji uzmanı ve bir rüzgar enerjisi uzmanı
gerekmektedir.Kişi başına ortalama maliyet 500$. 2x500 = 1000$.
b) Kaynak Değerlendirmesi : Rüzgar hızı ölçüm istasyonları kurulmalıdır. Bir
istasyonun ölçüm yapılacak verilere ve yüksekliğe bağlı olarak maliyeti 40000$-
65000$ arasında değişmektedir.
c) Çevresel Dğerlendirme : Ses,görünümsel değerlendirmeler, bitki ve hayvanlar
üzerindeki etkilerin araştırılması için belirlenen maliyet 200$-800$ aralığındadır.
d) Ön proje :İnşa malzemelerinin,optimum sistem kapasitesinin,malzeme
çaplarının belirlenmesi. Projenin büyüklüğüne bağlı olarak 2-20 gün arasında
değişmektedir. Günlük maliyeti 300$.
e) Ayrıntılı Maliyet Tahmini : Fizibilite çalışmasıdır.Mühendislik hizmeti veren
firmalar tarafından gerçekleştirilmektedir. Ortalama 10 iş gününü kapsamaktadır.
Gün başına 300$ maliyeti bulunmaktadır.
38
f) Rapor Hazırlama : Fizibilite çalışmalarının bulguları ve önerilerini içeren bir
rapor hazırlanması gerekmektedir.Bir kişinin 2-15 iş gününü alabilecek bu raporun
maliyeti günlük 300$’dır.
g) Proje Yönetimi : Fizibilite çalışmalarının ve ilgili çevrelerle ilişkilerin
yönetimidir. 2-8 işgününü kapsamaktadır ve günlük maliyeti ortalama 400$’dır.
h) Seyahat ve Konaklama : Fizibilite etüdü çalışmasının tamamında görev
alacak uzmanların seyahat ve konaklama maliyetini içermektedir. Her seyahat için
200$ maliyet düşünüldüğünde ortalama 20 seyahat için toplam maliyet 4000$
olacaktır.
3.2.2.2. Anlaşmalar
a) İzin ve Onay : Resmi Kurumlardan alınacak onay ve izinler için toplam
maliyet 5000$.
b) Saha maliyeti : Yapılacak yollar ve çeşitli giderler için maliyet ortalama
1500$.
c) Hukuk ve Muhasebe : Ortalama 30 iş gününü kapsar ve günlük maliyet
ortalama 500$’dır.
d) Proje Finansman ve Yönetim: Uygun finansmanın bulunması için çalışacak
uzmanlar ve tüm anlaşmaları yönetecek uzmanların toplam maliyeti ortalama
10000$.
3.2.2.3. Tasarım
a) Bina Tasarımı : Kurulacak tesisin tasarımı için alınacak hizmetin karşılığı 2
işgünü için ortalama 500$.
39
b) Mekanik Tasarım : Mekanik tasarım konusunda uzmandan alınacak hizmetin
maliyeti 2 işgünü için ortalama 500$.
c) İnşa : Sahanın ve yapılacak yolların planlama ve dizayn işlemleri için 5
işgünü için ortalama maliyet 2500$.
d) Kontrolör : Projenin gerçekleşme safhasında plana uygun yapılıp
yapılmadığını kontrol için ayrılacak maliyettir. Günlük maliyeti 200$..
3.2.2.4. Sistem
a) Türbin : Vestas v47 modeli (50m) 660 kWh kapasiteli ve kW başına maliyeti
yaklaşık 1300$.
b) Yol ve İletim Hattı : Yapılacak tüm yollar için maliyet kilometre başına
5000$.
c) Türbin Temeli ve Kurulumu :Temel için işçilik ve malzeme toplam maliyeti
10000$ , kurulum için iş makinaları, işçilik ve yedek parça için ortalama toplam
maliyet 80000$.
d) Nakliye : Türbinin ve diğer malzemelerinin nakliye maliyeti ortalama
30000$ (Özcan, 2009).
40
4. ARAŞTIRMA BULGULARI VE TARTIŞMA
4.1. Rüzgar Hızı Tahmin Sonuçları
Meteorolojiden alınan, Isparta iline ait, 1975 ile 2008 yılları arasındaki aylık rüzgar
hızları kullanılarak Isparta ilinin rüzgar potansiyeli yapay zeka yöntemiyle tahmin
edilmiştir. Bu işlem sırasında toplam 408 adet verinin 79 adedi test için ayrılmıştır.
Çizelge 4.1’de girdi ve çıktı değerleri için kullanılan normalizasyon katsayıları
görülmektedir.
Çizelge 4. 1. Girdi ve çıktı değerleri için kullanılan normalizasyon katsayıları
Parametreler Değer
Yıl 2009
Ay 13
Rüzgar hızı 5
Bu veriler MATLAB programında Tanjant Sigmoid fonksiyonu kullanılarak
eğitilmiştir. Bu fonksiyonla farklı algoritmalarda alınan eğitim sonuçlarına göre
Çizelge 4.2’de görüldüğü gibi en uygun sonuçların LM12 algoritmasıyla alındığı
belirlenmiştir.Ve Şekil 4.1’de de regrasyon katsayısı (R2) sonucu grafiksel olarak
gösterilmiştir.
41
Çizelge 4. 2. Yapay sinir ağları ile tahmin edilen rüzgar hızlarının istatiksel analizi
RMSE cov R2
LM3 0,459193 0,223128 0,520157
LM4 0,384325 0,186749 0,66387
LM5 0,382469 0,185847 0,667108
LM6 0,417318 0,202781 0,603682
LM7 1,467915 0,713281 -3,90356
LM8 0,381464 0,185359 0,668856
LM9 0,401973 0,195324 0,632293
LM10 0,37541 0,182417 0,679283
LM11 0,385952 0,18754 0,661018
LM12 0,368777 0,179194 0,690517
SCG3 0,45176 0,219517 0,535565
SCG4 0,412056 0,200224 0,613614
SCG5 1,331848 0,647165 -3,03663
SCG6 0,436849 0,212271 0,565718
SCG7 0,392095 0,190525 0,650141
SCG8 0,431621 0,209731 0,57605
SCG9 0,433533 0,21066 0,572285
SCG10 0,393453 0,191185 0,647714
SCG11 1,154798 0,561133 -2,03474
SCG12 0,423072 0,205577 0,592678
Rüzgar hızı tahmininde kullanılan YSA’nın ağırlık ve bias değerleri Çizelge 4.3’te
görülmektedir.
42
Çizelge 4. 3. Rüzgar hızı tahmininde kullanılan YSA’nın ağırlık ve bias değerleri
Nöron sayısı I1 (Yıl) I2 (ay) b1
1 -4,7492 0,83659 4,2221
2 4,2249 2,0976 -4,2337
3 6,2298 0,47263 -2,6547
4 -2,2324 -4,1041 2,0344
5 1,7058 4,5592 1,0917
6 0,13378 3,8011 -0,63013
7 -1,3985 0,58558 0,11449
8 0,41248 5,0237 1,961
9 0,86543 4,4517 3,3616
10 4,705 -2,3258 4,1806
11 5,4031 -1,5846 4,5711
12 6,74 -1,2146 5,6832
Çizelge 4.3’te verilen YSA’nın ağırlık ve bias değerleri aşağıda gösterilen tanjant
sigmoid aktivasyon fonksiyonu ile birlikte kullanılmıştır.
2
1( )i n ni n
nE I w b
=
= +∑ (4.1)
2
2 11 ii EF
e−= −+
(4.2)
1
2
I YılI Ay==
13 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
11 12
*( 0.35601) *(0.41849) *( 0.35393) *( 0.32942) *(0.58366)*( 0.5889) *(0.55355) *( 0.80869) *(0.28247) *(1.4764)*( 3.4129) *(1.7515) 0.33041
E F F F F FF F F F FF F
= − + + − + − ++ − + + − + ++ − + +
(4.3)
122
2( 1)*51 EV
e−= −+
(4.4)
43
R2 = 0,6975
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4
Gerçek değerler (m/s)
Test
Son
uçla
rı (m
/s)
Şekil 4. 1. Sonuçların grafiksel gösterimi
Ayrıca rüzgar hızı değerleri ANFIS metodu kullanılarak da tahmin edilmiştir.
Çizelge 4.4’de aynı veriler kullanılarak ANFIS modeliyle ile elde edilen tahmin
sonuçları gösterilmektedir.
Çizelge 4. 4. ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızlarının istatiksel analizi
RMSE cov R2
0,014466 0,007276 0.999891
Çizelge 4.5’de rüzgar hızının tahmininde YSA ve ANFIS metotlarının istatiksel
karşılaştırma sonuçları gösterilmektedir.
Çizelge 4. 5. YSA ve ANFIS karşılaştırma sonuçları
Karşılaştırma parametreleri
Metot R2 RMSE cov
YSA 0,690517 0,368777 0,179194
ANFIS 0,999891 0,014466 0,007276
Çizelge 4.5’ten görüldüğü gibi rüzgar hızı tahmininde ANFIS metoduyla elde edilen
sonuçların korelasyon katsayısı değerleri, YSA ile elde edilen değerlerden daha
yüksek bulunmuştur. Çizelge 4.6’ da ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızı ve gerçek
44
rüzgar hızlarının karşılaştırılması görülmektedir.
Çizelge 4. 6. ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızı ve gerçek rüzgar hızlarının
karşılaştırılması
Yıl Ay Gerçek
rüzgar hızları
(m/s)
ANFISle elde
edilen rüzgar
hızları (m/s)
Hata
değerleri
2008 1 1,85 1,8234 0,0266
2008 2 1,71 1,6991 0,0109
2008 3 3,08 3,0881 -0,0081
2008 4 2,27 2,261 0,009
2008 5 1,92 1,915 0,005
2008 6 2,31 2,2931 0,0169
2008 7 2,07 2,065 0,005
2008 8 1,82 1,814 0,006
2008 9 1,85 1,8892 -0,0392
2008 10 1,55 1,545 0,005
2008 11 1,58 1,53427 0,04573
2008 12 1,85 1,845 0,005
45
4.1. Maliyet Analizi Sonuçları
Çizelge 4.7’de, yapılan literatür taraması sonucunda rüzgar potansiyeli rüzgar enerji santrali yapılması açısından uygun olduğu belirlenen Uluborlu İnhisar mevkii için tasarlanan rüzgar santrali için yapılan maliyet analizi sonuçları görülmektedir. Çizelge 4.7. Maliyet analizi sonuçları
İŞLEM ORTALAMA MALİYET
Fizibilite 66500 $
Anlaşmalar 31500 $
Tasarım 9500$
Sistem 998000 $
TOPLAM 1.105.500 $
46
5. SONUÇ
Fosil enerji kaynaklarının yakın gelecekte tükenecek olmasından ve çevresel
etkilerinden dolayı bütün dünya alternatif enerji kaynakları arayışına girmiştir. Bu
bağlamda rüzgar enerjisi, hammadde maliyetinin olmaması, dışa bağımlılığı
azaltması, temiz ve yenilenebilir olması gibi nedenlerle dünyada her geçen gün daha
fazla dikkat çekmekte ve daha fazla talep görmektedir. Ülkemiz de rüzgar potansiyeli
bakımından dünyanın önde gelen ülkelerinden olmasına rağmen bu potansiyel
yeterince kullanılmamaktadır.
Bu çalışmada Isparta ilinin mevcut rüzgar potansiyeli yapay zeka yöntemiyle tahmin
edilmiştir. Bunun için Meteoroloji İl Müdürlüğü’nden temin edilen 1975 – 2008
yılları arasındaki aylık rüzgar hızları kullanılmıştır. Temin edilen 408 veriden 79
adedi test için ayrılmıştır. Yapay zeka yöntemiyle tahmin için YSA ve ANFIS
metotları kullanılmıştır. YSA metodu kullanılarak yapılan tahminde Tanjant-sigmoid
fonksiyonu kullanılmış ve en iyi sonucun LM12 algoritmasıyla alındığı
belirlenmiştir. Bu iki metot arasında yapılan istatistiksel karşılaştırma neticesinde
ANFIS metoduyla elde edilen korelasyon katsayısı değerinin YSA metoduyla elde
edilen değere göre daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bu sebeple ANFIS metodunun
yapay zeka yöntemiyle yapılan tahmin için daha uygun olduğu görülmüştür.
Ayrıca bu çalışma için Süleyman Demirel Üniversitesi kampüsünün yıllık 4 MW
olan elektrik ihtiyacını karşılayacak bir rüzgar türbini tasarımı planlanmış ancak
bölgede, kampüsün elektrik ihtiyacını karşılayabilecek düzeyde bir rüzgar potansiyeli
olmadığı literatür taramaları ve yapılan çalışmalar neticesinde belirlenmiştir. Bu
sebeple daha önce yapılmış çalışmalarda rüzgar potansiyeli, rüzgar santrali için
yeterli düzeyde olduğu belirlenen Isparta’nın Uluborlu ilçesindeki İnhisar Mevkii
için bir maliyet analizi yapılmıştır. Maliyet analizi sonuçları 4. bölümde verilmiştir.
Isparta ilinin bir rüzgar santrali için yeterli rüzgar potansiyeline sahip olmadığı
görülmüştür. Bunun yerine hibrid sistemlerin daha uygun olacağı öngörülmüştür.
47
KAYNAKLAR
Toklu, M., 2002. Rüzgar enerjisi ve Elazığ şartlarında bir rüzgar santrali tasarımı.
Fırat Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 98s. Elazığ Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel Müdürlüğü 2008. İnternet sitesi. www.eie.gov.tr.
Erişim Tarihi : 15.11.2010 Akkaya, S., 2007. Yenilenebilir enerji kaynaklarının Türkiye açısından önemi ve bir
rüzgar enerjisi uygulaması. Fırat Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 85s. Elazığ
Yiğitgüden, H.Y., 2001, Rüzgâr enerjisinin dünü bugünü yarını, Rüzgâr Enerjisi
Sempozyumu, Çeşme-İzmir. Dundar, C., Canbaz M., Akgün N., Ural, G., 2002. Rüzgâr enerjisi atlası,
EIE&DMG, 218 s. Ankara Uyar, T. S., 2004. Yenilenebilir enerji,
http://www.bugday.org/portal/haber_detay.php?hid=79. Erişim Tarihi : 08.12.2010 Anonim. 2004. İnternet sitesi. http://www.windpowerphotos.com. Erişim Tarihi :
21.12.2010 Devlet Meteoroloji İşleri 2009. İnternet sitesi. www.dmi.gov.tr. Erişim Tarihi :
03.01.2011 Çağlar, M., Canbaz, M., 2002. Türkiye rüzgar enerjisi potansiyeli, IV. Ulusal Temiz
Enerji Sempozyumu, İstanbul Keskin, M., 2004. Rüzgar gücü 12, Ewea ve Greenpeace, 7-21, Brüksel. Anonim. 2002. İnternet sitesi. http://telosnet.com/wind/20th.html. Erişim tarihi :
15.08.2010.
Yerebakan, M., 2001. Rüzgar Enerjisi. İstanbul Ticaret Odası, 2001-33, 175s. İstanbul
Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği 2011. İnternet sitesi. http://www.tureb.com.tr. Erişim Tarihi : 28.04.2011
Jang, J.S.R., 1993. ANFIS (Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference Systems), Man, And Cybernetics, 23, 3, 665-685.
Jang, J.S.R., Sun, C.T. and Mizutani, E., 1997. NeuroFuzzy and Soft Computing A
Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall, New Jersey, USA.
48
Kalogirou, S. A., 2000. Artificial neural networks in renewable energy systems applications: a review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 5, 373 – 401.
Kalogirou, S.A., 1999. Applications of artificial neural networks in energy systems A
review, Energy Conversion & Management, 40, 1073-1087. Fu, L.M., 1994. Neural Networks in Computer Intelligence. McGraw-Hill
International Editions. Tsoukalas, L.H., Uhrig, R.E., 1997. Fuzzy and Neural Approaches In Engineering,
John Wiley & Sons Inc. Ozpınar, M.A., 2007. Yenilenebilir Enerji Santrallerinde Yapay Sinir Ağları
Yöntemiyle Enerji Üretiminin Modellenmesi ve Planlanması. Yıldız Teknik Üniversitesi, Doktora tezi, 235s. İstanbul.
Isparta Valiliği 2011. İnternet sitesi. http://www.isparta.gov.tr. Erişim Tarihi :
18.04.2011 Dündar, C., 1997. Bandırma,Bodrum,Bozcaada ve Çeşme bölgeleri için rüzgar
enerjisi potansiyellerinin belirlenmesi. Hacettepe Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 86s. Ankara.
Şimşek, V., 2007. Rüzgar enerjisi ve Sivas şartlarında bir rüzgar santrali tasarımı.
Cumhuriyet Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 91s. Sivas. Yılmaz Ş., 2007. Doğu Anadolu Bölgesi İllerinin İklim Verileri Rüzgar ve Güneş
Enerjisi Potansiyellerinin Belirlenmesi. Fırat Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 53s. Elazığ.
Uğuz, S., 2005. Rüzgar enerjisi ile elektrik üretimi. Gazi Üniversitesi, Yüksek Lisans
Tezi, 147s. Ankara. Özcan, H. H., 2009. Isparta ilinde kurulabilecek rüzgar enerjisi santralinin ekonomik
analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 89s. Isparta. Çetin, C. A., 2009. Rüzgar enerjisi ve Isparta ilinde rüzgar enerji santrali kuruluş yeri
seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi, 24s. Isparta.
49
ÖZGEÇMİŞ
Adı Soyadı : İsmail ÖZCAN
Doğum Yeri ve Yılı : Keçiborlu 18.09.1984
Medeni Hali : Bekar
Yabancı Dili : İngilizce
Eğitim Durumu (Kurum ve Yıl)
Lise : Isparta Anadolu Meslek Lisesi – 2002
Lisans : Süleyman Demirel Üniversitesi - 2008
Çaliıştığı Kurum/Kurumlar ve Yıl :
Keçibolu Çok Programlı Lisesi – 2008
Gönen M.Y.O – 2010
top related