This is a Demo Server. Data inside this system is only for test purpose.
 

Atmospheric effects on short term wind power forecasting

dc.authorid 0000-0002-3742-6115 en_US
dc.contributor.advisor Bingöl, Ferhat en_US
dc.contributor.affiliation 01. Izmir Institute of Technology en_US
dc.contributor.author Kalay, Yüksel en_US
dc.date.accessioned 2023-11-13T09:27:14Z
dc.date.available 2023-11-13T09:27:14Z
dc.date.issued 2021-07 en_US
dc.department Energy Systems Engineering en_US
dc.description Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Energy Engineering, Izmir, 2021 en_US
dc.description Includes bibliographical references (leaves: 55-58)
dc.description Text in English; Abstract: Turkish and English en_US
dc.description.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. en_US
dc.description.abstract 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. en_US
dc.format.extent ix, 69 leaves en_US
dc.identifier.citationreference Kalay, Y. (2021). Atmospheric effects on short term wind power forecasting. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey
dc.identifier.uri http://standard-demo.gcris.com/handle/123456789/4088
dc.language.iso en en_US
dc.publisher 01. Izmir Institute of Technology en_US
dc.relation.publicationcategory Tez en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Wind power en_US
dc.subject Short-term forecasting en_US
dc.subject Turbulence en_US
dc.subject Atmospheric effects en_US
dc.subject Temperature en_US
dc.title Atmospheric effects on short term wind power forecasting en_US
dc.title.alternative Kısa vadeli rüzgar enerjisi üretim tahminlerinde atmosferik etkiler en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication

Files

Collections