Türkiye'de rüzgar elektrik santrallerinde gün öncesi piyasası içinrüzgar hızının ve enerji potansiyelinin atmosferik modelyardımıyla tahmini

Abstract

Gelişen teknoloji ve artan nüfus popülasyonu enerjiye olan talep ve ihtiyacı günden güne arttırmaktadır. 18. yy.den itibaren enerji üretimi büyük çoğunlukla fosil yakıtlardan elde edilmiştir. Günümüzde artan sera gazı emisyonu ve azalan fosil yakıt kaynakları enerjide bir değişim meydana getirmiştir. Bu değişim ile birlikte yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretimi hızla yaygınlaşmaktadır. Yapılan çalışmalarda Türkiye'nin rüzgar enerji potansiyelinin, enerji piyasalarında büyük bir öneme sahip olduğu gözlemlenmiştir. Rüzgar enerjisi, rüzgar hızı parametresi ile doğru orantılı olarak artmaktadır. Rüzgar hızındaki belirsizlik ve dalgalanmalar Türkiye Enerji Piyasaları'nı etkileyebilmektedir. Türkiye 2011 yılının son döneminde Gün Öncesi Enerji Piyasaları sistemine giriş yapmıştır. Bu sistem ile her üretici bir sonraki günün tahmini üretim değerlerini raporlamak ve bildirmekle yükümlendirilmiştir. Yeni düzenleme ile birlikte arz ve talepler doğrultusunda elektriğin fiyatlandırılması yapılmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, 2019 yılı Ekim ayı boyunca Türkiye rüzgar hız potansiyeli atmosferik parametre tahmin modeli ile gözlemlenmiştir. Çalışmamızda Küresel Tahmin Sistem (GFS) verileri ile Hava Tahmin ve Araştırma Modeli'nin entegrasyonu yapılmıştır. Modelden elde edilen vektörel rüzgar hızı değerleri 0,25 derece çözünürlükte ve 3'er saatlik periyotlarla sonuç alınmıştır. Model verileri, 10 metre dikey yükseklikteki rüzgar hız değerlerini vermektedir. Yapılan analiz sonucunda Balıkesir, Manisa ve Hatay bölgelerindeki vektörel rüzgar hız değerlerinin alansal ve zamansal değişimi incelenmiştir. Elde edilen model sonuçlarında Balıkesir ilinde 5,1 m/sn, Manisa ilinde 6 m/sn ve Hatay ilinde 5,9 m/sn rüzgar hız değerleri gözlemlenmiştir. Hatay-Samandağ bölgesinden alınan ölçüm verileri ile model verileri arasındaki benzerlik ilişkisi incelenmiştir. Model verilerinden üretilebilecek olası güç değerleri ile ölçüm verilerinden üretilebilecek rüzgar güç değerleri hesaplanmıştır. Her iki veri arasında %93'lük benzerlik gözlemlenmiştir.

Developing technology and growing population increase demand and need for energy day by day. Since the 18th century, generation of energy has mostly been derived from fossil fuels. Nowadays, increasing greenhouse emission and reduction of fossil fuels has created change in energy. Due to this change, power generation from renewable energy resources is rapidly becoming common. Studies show that Turkey's wind energy potential is of great importance in energy markets. Wind energy is increasing in direct proportion to wind speed parameter. Uncertainty and fluctuations of wind speed may affect Turkey Energy Markets. In the last period of 2011, Turkey went into Dayahead Markets System. With this system, each manufacturer is undertaken reporting and submitting the next day's estimated production values. With the new regulation, electricity is priced in line with supply and demand. Within the scope of this thesis study, Turkey wind speed potential was observed with atmospheric parameter forecast model throughout 2019 October. In our study, Global Forecasting System data and Research model have been integrated. Vector wind speed values which are obtained from the model got results at a resolution of 0,25 degrees and periods of 3 hours each. Model data gives the wind speed values which are at 10 meters' vertical height. The relationship between vector wind speed which obtaining and atmospheric parameters has been examined. As a result of the analysis, The spatial and temporal variation of the vectorial wind velocity values in the regions Balikesir, Hatay and Manisa have been observed. In the model results obtained, wind speed values of 5,1 m/s were observed in Balikesir province, 6 m/s in Manisa province and 5,9 m/s in Hatay province. The similarity between measurement data obtained from Hatay- Samandağı region and the model data has been examined. Possible power values that can be generated from model data and the wind power values that can be produced from measurement data have been calculated. 93% similarity between both data was observed.