Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/11143
Title: | Atmospheric effects on short term wind power forecasting | Other Titles: | Kısa vadeli rüzgar enerjisi üretim tahminlerinde atmosferik etkiler | Authors: | Kalay, Yüksel | Advisors: | Bingöl, Ferhat | Keywords: | Wind power Short-term forecasting Turbulence Atmospheric effects Temperature |
Publisher: | 01. Izmir Institute of Technology | Source: | Kalay, Y. (2021). Atmospheric effects on short term wind power forecasting. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey | Abstract: | Wind power all over the world are being popularizing unlike decrease in conventional sources due to environmental issues. However, power acquired from wind is not stable during day and night, which means that intermittent due to nature of the source. Forecasting in wind power plant is very challenging compared to forecasting of production of conventional power plant. Although there are many robust and site-specific models in order to forecast wind power accurately, decrease of deviation in wind power forecasting by using statistical, physical and hybrid models is still open to new approaches. In this study, four different forecast models based numerical weather prediction (NWP) models for three different wind farms which have different atmospheric conditions are examined to improve wind farm-based power forecasting. For this purpose, wind power forecasting of the providers was categorized based on atmospheric effects, which are site temperature and turbulence. Results have been compared with real time power production from wind turbine supervisory control and data acquisition (SCADA) system. Afterwards, new method based on selecting best provider for specific condition was developed by considering atmospheric effects on power forecasting. It should be noted that the method is an engineering approach, not a new forecast model. In many cases, newly developed method has succeeded to outperform in comparison to results belonging to forecast providers. Hourly and daily wind power forecasting that have significant role in electricity market has been improved for selected wind farms by the help of an engineering approach used in this study. Same method is also implementable to another wind farm if required inputs exist. Rüzgar enerjisinden elektrik üretimi, fosil yakıtlardan elektrik üretimine kıyasla giderek tüm dünyada popüler hale gelmeye başlamıştır. Ancak rüzgardan elektrik üretimi, fosil yakıtlardan elektrik üretimi gibi gece ve gündüz sürekli olarak devam edememektedir. Rüzgarın doğası gereği üretim aralıklı olmaktadır ve bu durum rüzgar enerjisinden elektrik üretimini tahminini oldukça zorlaştırmaktadır. Literatürde rüzgar enerjisi tahmini için güçlü ve sahaya özgü birçok istatistiksel, fiziksel ve hibrid modeller bulunmaktadır. Bu tahmin modellerinin iyileştirmesi üzerine halen çalışmalar devam etmekte olup tahminlerin iyileştirilmesi farklı mühendislik yaklaşımlarına açıktır. Bu çalışmada da farklı atmosferik koşullara sahip üç farklı rüzgar santrali için farklı nümerik hava modellerine dayalı dört farklı tahmin sağlayıcısından elde edilen sonuçlar sıcaklık ve türbülans gibi atmosferik etkiler dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Tahmin sağlayıcısı sonuçları sıcaklık ve türbülans göz önüne alınarak gruplandırılmış, sonuçlar türbinlerin gerçek üretim değerleriyle karşılaştırılmıştır. Belirlenen koşullarda en iyi tahmin sağlayıcısı seçilerek mühendislik yaklaşımıyla yeni bir metot geliştirilmiştir. Yeni geliştirilen metotun yeni bir tahmin modeli olmadığı, yalnızca yeni ve farklı bir mühendislik yaklaşımı olduğu unutulmamalıdır. Yeni metot yardımıyla elektrik piyasasında önemli bir role sahip saatlik ve günlük rüzgardan elektrik enerjisi üretim tahminleri seçilen rüzgar santralleri için iyileştirilmiştir. Geliştirilen metot eğer gerekli girdiler mevcut olursa bir başka rüzgar santralinde de uygulanabilir. |
Description: | Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Energy Engineering, Izmir, 2021 Includes bibliographical references (leaves: 55-58) Text in English; Abstract: Turkish and English |
URI: | https://hdl.handle.net/11147/11143 |
Appears in Collections: | Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
10373151.pdf | Master Thesis | 3.96 MB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
324
checked on Nov 18, 2024
Download(s)
164
checked on Nov 18, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.