Kırklareli Üniversitesi Kayalı Kampüsünün Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Belirlenmesi

Abstract

Bu çalışmada, 2018 Eylül-2019 Nisan ayları arasında Kırklareli Üniversitesi Kayalı Kampüsü’nün rüzgar enerjisi potansiyeli, kampüs içerisinde en uygun yer olarak belirlenen 25 metre uzunluğundaki aydınlatma direğine monte edilen rüzgar ölçüm istasyonundan 5 dakika aralıklarla ölçülen ham rüzgar hızı verileri baz alınıp, veriler üzerinde çeşitli istatistiki dağılımlar uygulanması yöntemiyle analiz edilmiştir. Bölgenin rüzgar enerjisi potansiyeli tahmininde Weibull, Rayleigh ve Gamma dağılımlarından faydalanılmıştır. Dağılımların parametreleri, Moment ve Maksimum Olabilirlik (MLE) yöntemleri ile hesaplanmıştır. Kök Ortalama Karesel Hata (RMSE), Ki-Kare Testi (?????2) ve Korelasyon Katsayısı (?????2) yaklaşım metodları, hangi dağılımın modellemede daha başarılı olduğu ve istatiksel olarak uygun yaklaşıma sahip olduğunu belirlemek amacıyla uygulanmıştır. Ölçüm alınan yükseklikteki rüzgar hızlarının seçilecek olan türbinin göbek yüksekliğine taşınması için Hellmann katsayısı bağıntısından faydalanılmıştır. Bu bağıntıyla; rüzgar hızları 50, 80 ve 100 metre türbin göbek yüksekliğine taşınmış ve her bir dikkate alınan yükseklik değerleri için bölgenin aylara göre şekil (k) ve ölçek parametresi (c), gerçek ve dağılımlardan elde edilen ortalama rüzgar hızı, gerçek ve dağılımlardan elde edilen standart sapma değerleri, gerçek ve dağılımlardan elde edilen güç yoğunluğu değerleri hesaplanmıştır. Tez çalışması kapsamında, istatistiki çalışmaları yapılan bölgeye 80 metre göbek (hub) yüksekliğine sahip bir rüzgar türbini kurulması planlanmış ve çalışılan bölge için enerji üretim hesaplamaları bu kabul üzerinden yapılmıştır. Rüzgar türbini göbek (hub) yüksekliği olarak planlanan 80 metre yükseklikteki rüzgar profilinin saatlik hız, frekans ve yön dağılımlarının oluşturulmasında WRPLOT programı kullanılmıştır. Ayrıca bu program sayesinde bölgenin aylara göre rüzgar gülleri ve uydu haritası üzerindeki rüzgar krokisi elde edilmiş ve incelenen aylara ait olmak üzere her bir rüzgar yönü için; hız aralıklarına göre saatlik esme sayıları ve frekans dağılımları oluşturulmuştur. Bölgede toplam 69860 adet veri analiz edilmiştir. Ölçüm referans yüksekliğindeki (25 metre) rüzgar profilinden çıkarılan sonuçlara göre bölgenin; ortalama hız değerinin 4.9076 m/s, aylara göre hakim rüzgar yönünün Kuzey ve Kuzey-Kuzey-Doğu aralığında değiştiği, aylık ortalama güç yoğunluğu değerinin 76.98 W/m² olduğu, aylık ortalama standart sapma değerinin 3.0968 m/s ve aylık ortalama türbülans yoğunluğunun ise 0.6270 değerine sahip olduğu ortaya konmuştur. Bölgenin topoğrafik ve ortam pürüzlülük şartları göz önüne alınarak Hellmann katsayısı 0.1893 olarak belirlenmiştir. Analizi yapılan bölgenin, 50 metre rüzgar profilinden çıkarılan sonuçlara göre ortalama hız değerinin 5.5957 m/s, aylık ortalama güç yoğunluğu değerinin 109.498 W/m² olduğu, aylık ortalama standart sapma değerinin 3.531 m/s olduğu hesaplanmıştır. Bölgenin 50 metre yükseklikteki hız profillerinin; istatiksel dağılımların ve hata analizlerinin değerlendirilmesi sonucunda ağırlıklı olarak MLE yöntemi ile elde edilen Rayleigh dağılımına uygun olduğu tahmin edilmiştir. İstatiksel dağılımların uygulanması sonucunda elde edilen sonuçlara göre bölgenin; k parametresinin 1.33-3.51 aralığında değiştiği, c parametresinin 1.38-8.09 aralığında değiştiği, aylık ortalama güç yoğunluğu değerinin ise 243.9458 W/m² olduğu tahmin edilmiştir. Analizi yapılan bölgenin, 80 metre rüzgar profilinden çıkarılan sonuçlara göre ortalama hız değerinin 6.1164 m/s, aylık ortalama güç yoğunluğu değerinin 148.5534 W/m² olduğu, aylık ortalama standart sapma değerinin 3.8596 m/s olduğu hesaplanmıştır. Bölgenin 80 metre yükseklikteki hız profillerinin; istatiksel dağılımların ve hata analizlerinin değerlendirilmesi sonucunda ağırlıklı olarak MLE yöntemi ile elde edilen Rayleigh dağılımına uygun olduğu tahmin edilmiştir. İstatiksel dağılımların uygulanması sonucunda elde edilen sonuçlara göre bölgenin; k parametresinin 1.33-3.51 aralığında değiştiği, c değerinin 1.51-8.84 aralığında değiştiği, aylık ortalama güç yoğunluğu değerinin 330.573 W/m² olduğu tahmin edilmiştir. Analizi yapılan bölgenin, 100 metre rüzgar profilinden çıkarılan sonuçlara göre ortalama hız değerinin 6.3803 m/s, aylık ortalama güç yoğunluğu değerinin 168.2951 W/m² olduğu, aylık ortalama standart sapma değerinin 4.026 m/s olduğu hesaplanmıştır. Bölgenin 100 metre yükseklikteki hız profillerinin; istatiksel dağılımların ve hata analizlerinin değerlendirilmesi sonucunda ağırlıklı olarak MLE yöntemi ile elde edilen Rayleigh dağılımına uygun olduğu tahmin edilmiştir. İstatiksel dağılımların uygulanması sonucunda elde edilen sonuçlara göre bölgenin; k parametresinin 1.33-3.51 aralığında değiştiği, c parametresinin 1.58-9.22 aralığında değiştiği, aylık ortalama güç yoğunluğu değerinin 375.3313 W/m² olduğu tahmin edilmiştir. 80 metre yükseklikler için incelenen aylara ait rüzgar hızlarının saatlik esiş adetleri, esme frekansları ve istatiksel dağılımlarından elde edilebilinecek rüzgar hız olasılık yoğunluklarının karşılaştırılması sonucunda analizi yapılan bölgenin en fazla enerji üretim yoğunluğunun 3-6 m/s aralığında olduğu bulunmuştur. Piyasadaki 80 metre ve civarı hub yüksekliğine sahip türbin modellerinin incelenmesi sonucunda, en fazla enerji üretim yoğunluğunun bulunduğu hız aralıklarında yüksek çıkış gücüne sahip ve bölgenin ortalama güç yoğunluğu değerine yakın olan Gamesa G-97 türbin modelinin bölge için en uygun model olacağına karar verilmiştir. Seçilen rüzgar türbini ile incelenen 8 aylık sürecin sonunda yaklaşık olarak 1,290 MWh elektrik enerjisi üretilebileneceği hesaplanmıştır. Türbinin ilgili aylar bazında kapasite faktörü değeri %11.1 olarak hesaplanmıştır.

In this study, the wind energy potential of Kırklareli University Kayalı Campus between September 2018-April 2019 was determined based on raw wind speed data measured at 5 minute intervals from the wind measurement station, which is mounted on 25 meter long lighting column that considered as the most suitable place in the campus. The statistical distributions which are Weibull, Rayleigh and Gamma were applied the data about to estimate the wind energy potential of the region. The parameters of these distributions were calculated with Moment and Maximum Likelihood (MLE) methods. Root Mean Square Error (RMSE), Chi-Square Test (????2) and Correlation Coefficient (????2) approach methods are applied, in order to determine which distribution has statistically proper approach and more successful in modelling. The Hellmann coefficient formula was used to transport the wind speeds at the measured height to the selected turbine’s hub height. With this formula; wind data speeds were transport to the turbine hub height at 50, 80 and 100 meters. For each considered height values, the shape (k) and scale (c) parameters, the mean wind speed obtained from the actual and the distributions, the standard deviation values obtained from the actual and the distributions, the power density values obtained from the actual and distributions were calculated for the selected region. Within the thesis study, it is planned to establish a wind turbine with 80 meters hub height to the region where statistical studies are performed and the energy production calculations for the region were made according to this acceptance. The WRPLOT program was used to generate the hourly speed, frequency and direction distributions of the 80 meters wind profile, which was planned as the height of the wind turbine hub. In addition, wind roses and wind charts that is satellite map of the region by months were obtained. According to the speed range hours and frequency distribution for each wind direction by months were examined. A total of 69860 data were analyzed in the region. According to the results obtained from the wind profile at the reference height (25 meters); the average speed value is 4.9076 m/s, the dominant direction of the wind datas range between at North and North-North-East, monthly average power density value is 76.98 W/m², monthly mean standard deviation is 3.0968 m/s and the monthly average turbulence density is 0.6270. Considering the topographic and ambient roughness conditions of the region, the Hellmann coefficient was determined as 0.1893. According to the results obtained from the wind profile at the 50 meters; the average speed value is 5.5957 m/s, monthly average power density value is 109.498 W/m² and monthly mean standard deviation is 3.531 m/s. The wind speed profiles at 50 meters height of the region were estimated to be appropriate for the Rayleigh distribution obtained by the MLE method, as a result of the application of statistical distributions and error analyzes. According to the results obtained as a result of the application of statistical distributions it was found that k parameter ranged between 1.33-3.51 and the c parameter ranged between 1.38-8.09, monthly average power density value is 243.9458 W/m². According to the results obtained from the wind profile at the 80 meters; the average speed value is 6.1164 m/s, monthly average power density value is 148.5534 W/m² and monthly mean standard deviation is 3.8596 m/s. The wind speed profiles at 80 meters height of the region were estimated to be appropriate for the Rayleigh distribution obtained by the MLE method, as a result of the application of statistical distributions and error analyzes. According to the results obtained as a result of the application of statistical distributions it was found that k parameter ranged between 1.33-3.51 and the c parameter ranged between 1.51-8.84, monthly average power density value is 330.573 W/m². According to the results obtained from the wind profile at the 100 meters; the average speed value is 6.3803 m/s, monthly average power density value is 168.2951 W/m², and monthly mean standard deviation is 4.026 m/s. The wind speed profiles at 100 meters height of the region were estimated to be appropriate for the Rayleigh distribution obtained by the MLE method, as a result of the application of statistical distributions and error analyzes. According to the results obtained as a result of the application of statistical distributions it was found that k parameter ranged between 1.33-3.51 and the c parameter ranged between 1.58-9.22, monthly average power density value is 375.3313 W/m². As a result of the comparison with number of hourly blowing wind speeds, the actual wind speed blowing ranges, can be obtained from the distribution’s wind speed blowing ranges; it was found that the highest energy production density of the region analyzed is between 3-6 m/s for 80 meters turbine hub height. As a result of the examination of turbine models with 80 meters turbine hub height on the market, it was decided that Gamesa G-97 turbine model; which has highest energy density value at wind speed profile range and closest to average power density, would be the most suitable model for the region. At the end of the 8 month period, approximately 1,290 MWh of electricity could be produced by the selected wind turbine. The turbin capacity factor value calculated as %11.1.