EIE_Numerical_Weather_Prediction_for_TSO

Rüzgar Enerjisi Tahminleri
Dr. Yüksel MALKOÇ
EİE, TÜREB
Kısaca Tarihsel Gelişim
• SHT modelleri 1940’lı yıllarda ilk elektronik
bilgisayarın geliştirilmesi ile beraber
Princeton ileri teknoloji Araştırmalar
Enstitüsünde başlamıştır.
• O zamandan beri SHT modelleri süper
bilgisayarların en ağır kullanıcıları olma
özelliğini korumaktadır.
Elektronik Sayısal Integratör ve Bilgisayar
Model Nedir?
• Atmosferik prosesleri tanımlayan akışkanlar
mekaniği ve termodinamik eşitlikler
• Büyük bilgisayarlar için programlanabilecek
bir forma dönüştürülür
• Eşitlikler bu bilgisayar yazılımı ile çözülür
• Bu durum kısaca atmosferin modellemesi
olarak tanımlanır.
Model Ölçekleri –
alan kapsamı ve rezolasyon
(çözünürlük)
• Küresel modeller - gezegeni kapsar, büyük
ölçekli atmosferik prosesleri temsil eder
• Sınırlı-alan sinoptik ölçek ve orta ölçek
(mesoscale) modeller – kıtayı kapsar; daha
küçük ölçekli atmosferik prosesleri temsil eder
• Hesaplamalı akışkanlar mekaniği (CFD)
modelleri – bina, kanyon, cadde, uçak, rüzgar
elektrik santral sahası, rüzgar türbini v.b.
etrafındaki akışları çözer
Model Tipleri
•
Kullanım amacına göre bir çok farklı tipte atmosferik modeller
uygulama alanı bulamaktadır
- operasyonel hava tahmin modelleri
- küresel iklim modelleri
- bina ölçekli şehir (CFD) modelleri
- atmosferik araştırma modelleri
- kanatçık üzerindeki akış modellri
•
Her durumda atmosfere akışkanlar mekaniği eşitlikleri uygulanır
Yöneten (tanımlayan) eşitlikler
• Momentumun korunumu (Newton’un 2. kanunu)
– 3-d rüzgarın ivmelenmeleri için 3 eşitlik (F = Ma)
• Kütlenin korunumu
– Havanın korunumu için 1 eşitlik (kütle sürekliliği)
– Suyun korunumu için 1 eşitlik
• Enerjinin korunumu
– Termodinamiğin 1. kanunun için 1 eşitlik
• p, V ve T aralarındaki eşitlik
– 1 hal denklemi (ideal gaz kanunu)
Eşitlikler hakkında
• Hemen hemen her model az da olsa farklı
eşitlik setleri kullanır.
• Neden?
– Dünyanın farklı kısımlarına uygulama
– Farklı atmosferik proseslere odaklanma
– Farklı zamansal ve mekansal ölçeklere
uygulama
– Formulasyonlardaki belirsizlik ve tanımsızlıklar
– Farklı kullanımlara göre terzilik
“Eşitlikleri çözme” ile ne demek
istenir? – kavramsal yaklaşım
• Eşitlikler atmosferin zamanla nasıl
değiştiğini tanımlar
• Örneğin,
Atmosferde tek bir nokta için
Tchange
= solar + IR(gain) + IR(loss)
time
+ conduction + convection
+ evaporation + condensation
+ advection
Model nasıl tahmin eder
Modelle-hesaplanmış
T değişimleri
Sıcaklık
X
X
X
X
X
T şu an
(gözlemlenmiş) Zaman Æ
X
• Bu eşitlik, yer yüzeyinden
atmosferin tepesine yakın bazı
seviyeler için atmosferi kapsayan
üç boyutlu gridlerde çözümlenir.
• Burada 2-boyutlu gridler üzerinde
dilimlemeler görülmektedir.
Yer
Mesafe Æ
Yükseklik Æ
Hesaplama seviyeleri
100 millibar
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
………………………………………………
Grid
noktaları
Yatay grid yapıları
MM5 ve diğerleri
WRF ve diğerleri
From Randall (1994)
Önemli bir kavram
X
X
X
Grid-nokta aralığı
Küçük ölçekli prosesler küçük grid aralıklarına gereksinim duyar
–dalga boyu başına 5-10 grid noktası
Bir diferansiyel denklem örneği –
rüzgarın doğu-batı bileşeninin değişim
oranı
u = doğu-batı rüzgar bileşeni, doğuya doğru pozitif
v = kuzey-güney rüzgar bileşeni, kuzeye doğru pozitif
w = düşey rüzgar bileşeni, yukarı doğru pozitif
yukarı
z
N
y
P = basınç
ρ = yoğunluk
f = Coriolis parametresi (2 x rotational frequency of
Earth x sine of latitude)
F = x yönünde sürtünme kuvveti
x
E
Eşitliklerin sayısal çözümü
Yöneten (tanımlayan) eşitlikler
• Momentum denklemi örneği:
1-d rüzgar yalnızca basınç gradyan kuvveti
tarafından ivmelendirilir
1 ∂p
Du
=−
Dt
ρ ∂x
Bilgisayarlar analitik olarak basit formdaki
diferansiyel denklemi çözemez!
• Problem: bilgisayarlar aritmetik işlemleri
yapabilir
+ − × ÷
d( f )
dx
∫ ( f )dx
• Çözüm: sayısal yöntemler
Eşitliklerin integrasyonu
Nonlineer adveksiyon
∂U
⎛ ∂U ⎞
=U ⎜
⎟
∂t
⎝ ∂x ⎠
k
k
⎛
U −U
k U i +1 − U i −1 ⎞
= Ui ⎜
⎟
Δt
⎝ 2Δx ⎠
k +1
i
k
i
Zaman adımı
Δx
Δt < k
Ui
Zaman adımını beklenen rüzgar hızları ve
grid aralığına dayalı olarak seç
Model hata kaynakları
• Yuvarlatma (sayısal) hataları
• Fizik (radyasyon, türbülans, nem prosesleri)
• Başlangıç koşulları – atmosfein şu anki
durumunu tanımlama…başlama noktası
• Yan sınır koşulları – atmosferin durumunu
çalışma alanı sınırlarında belirleme
• Aşağı sınır koşulları – Yer yüzeyindeki şartlar
Rüzgar Enerjisi Tahminleri
• Rüzgar enerjisin toplam tüketilen elektrik enerjisi içerisinde
önemli oranlara çıkması
• Bazı sistemlerde baz yükü aşması
Rüzgarın elektrik temininde ve tüketicilerin talebini
dengelemede önemli bir faktör olmaya devam ettiğini
göstermektedir.
Rüzgar enerjisinin şebekeye entegrasyonunun önündeki ana
engellerden biri ise rüzgarın değişken (kesikli değil) bir
karakterde olması gösterilmektedir. Rüzgar hava olaylarına
bağlıdır, üretimi her hangi bir zamanda garanti edilemez.
Bu durum tüm şebekenin dengesini planlamayı
zorlaştırmakta ve rüzgar enerjisini kullanmaya karşı
işletmecileri ön yargılı davranmaya zorlamaktadır.
Rüzgar Enerjisi Tahmini Nedir?
•
Rüzgar enerjisi tahmini yakın gelecekte bir veya birden fazla (rüzgar
tarlası) rüzgar türbininin beklenen üretimlerini tahmin etmektir.
Tahmin ürünü olarak rüzgar santralının kurulu gücüne bağlı olarak
elde edilebilecek güç düşünülür. Tahminler enerji olarakta ifade
edilebilir. Rüzgar enerjisi üretimini tahmin etme yapılacak
uygulamaya göre farklı zaman ölçeklerinde dikkate alınabilir:
•
Milisaniyeden birkaç dakikaya kadar, türbin kontrolu
•
48-72 saate kadar olan tahminler güç sistemi yönetimi ve enerji
ticareti
•
5-7 gün ilerisine kadar olan tahminler ise bakım onarım,
Neden Rüzgar Tahmini ve Kimler
Kullanır
•Güç sisteminin planlanması
•Rüzgar salınımlarını kompanse
etmek için rezerv planlama
•Yedek tutma miktarını
planlama
•Bakım ve onarımları planlama
•Koruyucu bakım yapma
•Elektrik piyasasına teklif verme
•Yüksek fiyattan satış yaparak
daha düşük ortalama rüzgarlı
alanlarında değerlendirilmesine
imkan tanıma
•Rüzgarın sistemdeki oranını
artırma
•Elektrik iletim ve dağıtım
şirketleri
•Rüzgar santral sahipleri
•Enerji ticareti ile uğraşanlar
•V.b.
Rüzgar Enerjisi Tahminleri
•
Şebekeye rüzgar elektrik santrallarından verilecek olan gücün doğru
bir şekilde tahmin edilmesi; rüzgar enerjisinin değişken
karakterinden kaynaklanan şebeke işletme problemlerini azaltarak
rüzgar enerjisinin imajını düzeltmede çok önemli faydalar
sağlayabilir.
•
Rüzgar enerjisinin değişkenliği rüzgar kaynaklı elektrik için ödenen
fiyatı da etkilemektedir. Bazı ülkeler rüzgara diğer kaynaklardan
farklı olarak sübvansiyonlu fiyat vermektedir. Serbest piyasa
şartlarının işletilmesiyle üreticiler yapacakları anlaşmalara göre firm
enerji sağlamak durumunda kalabilecek ve düşük veya fazla üretim
durumunda ceza ödemek durumunda kalabileceklerdir. Bu durum
satılan elektriğin değerini ve yatırımını olumsuz yönde
etkileyebilecektir. Rüzgar santrallarının üretimlerini bir araya
toplayarak ve doğru tahminler yaparak şebekenin beslenmesiyle
fiyatların yükseltilmesi sağlanabilir ve rüzgar enerjisi daha ilgi çekici
bir yatırım haline dönüştürülebilir. Yüksek fiyatların oluşması aynı
zamanda daha düşük ortalama rüzgar hızlarının olduğu sahaların da
ekonomik hale gelmesini sağlayabilecektir.
Coğrafik Dağılımın ve Kümelenme Etkisi
•
Güç
sistemi
işletmesi
ve güç
kalitesine
pozitif etki
1.
Bir rüzgar
tarlası
alanında
rüzgar
türbin
sayısının
artışı
2.
Geniş
coğrafik
alanlar
üzerine
rüzgar
tarlalarının
dağılımı
•Artan türbin sayısı,
aynı zamanda gust
olayının tüm
türbinlerde
meydana gelmesini
azaltacağından,
rüzgarın türbülanslı
pik yapma şansını
azaltır
•Geniş alanlar
üzerine dağılım,
aynı zamanda
değişen hava
koşullarının tüm
türbinleri
etkilemediği için
günlük ve sinoptik
pik etkilerini
azaltacaktır.
Temel Prensip ve Tahmin
Yöntemleri
(1): Girdi olarak sadece SCADA kullanan kısa
süreli istatistiksel yaklaşımlar (horizon: <6
saat).
(2): Fiziksel veya İstatistiksel yaklaşımlar, >3
saat için iyi performans
(2)+(3): Fiziksel yaklaşım. İyi performans >3
saat için
(1)+(2): İstatistiksel yaklaşım
(1)+ (2)+(3): Kombine yaklaşım
İstatistiksel Yaklaşımlar
Geçmiş
verileri
kullanarak
lokal rüzgarlar
ve nümerik
hava tahmini
sonuçları
arasında ilişki
kurmaya
çalışır
Fiziksel Yaklaşımlar
Mezo veya micro ölçekli modeller
kullanarak lokal rüzgarlarla nümerik hava
tahmini çıktılarını ilişkilendirmeye çalışır
•Nümerik hava tahmini
veya/ve ölçüm datası ile
başlar
•Rüzgarı sahaya indirger
•Rüzgar hızını güce
dönüştürür
•Park v.b. etkileri hesaplar
•Veya direkt nümerik hava
tahminlerini güce
dönüştürür
Yaygın Değerlendirme
Kriterleri
•Ortalama hata
•Ortalama mutlak hata
•RMS Hata
•R2 (tanımlama katsayısı)
•Hata histogramları
Rüzgar Enerjisi Tahminleri
Rüzgar tahmin sistemleri ile ilgili
gereksinimler önemli ölçüde rüzgar
türbinlerinin dağılımı ve piyasa
özelliklerine bağlı olarak değişiklik
gösterir.
Fransa
(EDF)
1_günlük
Haftalık
30
Dakikalık
Ortalama
Güç
Yoğunluğu
(Ulusal ve
Bölgesel
Ölçekte)
İngiltere
(NETA)
2_saatlık
tahminler
enerji
trans.
önce
Üke
Elektrik
Piyasası
Almanya
Geniş
alanlar
için
36
saate
kadar
tahminler
enerji
trans.
önce
Danımarka
Geniş
alanlar
için
36
saate
kadar
Tahminler
enerji
trans.
önce
Gün
sonrası
piyasası
için
Gün
sonrası
piyasası
için
Bunlarla birlikte rüzgar tahmin
sistemleri tüm ihtiyaçlara cevap
verebilecek şekilde planlanmalıdır..
ABD
Daha
çok
büyük
rüzgar
tarlaları
için
tahminler
İspanya
TÜRKİYE
Daha
çok
büyük
rüzgar
tarlaları
için
tahminler
"İletim sistemine
bağlı rüzgâr
enerjisine
dayalı üretim
tesislerine
ait aktif güç
tahminleri
her gün
12:00’da
takip
eden 48 saat için
saatlik
periyotlarda
TEİAŞ’a
sunulur."
Rüzgar Enerjisi Tahmin Sistemlerinin
Kullanımı ve Mevcut Gelişmeler
• İlk RISOE Ulusal Laboratuvarı-Danımarka Teknik
Üniversitesi
–
–
–
–
–
SHT ile çalışan alan spesifik, üç boyutlu hava modelleri kullandılar (HIRLAM, UK MESO, LM)
Verilen bir alanda tüm rüzgar tarlaları için rüzgar hız ve yönünü tahmin eden hava modelleri gibi çalışırlar
Temelinde, WASP türü (CFD; mikro ölçek) fiziksel eşitlikler kullanarak güç çıktısını tahmin ederler
Bu tip modellerle 48 saat ilerisine kadar tahminler üretmek mümkündür
Bu sistemler genellikle güç sistemini işleten firmalara bilgi sağlamak için dizayn edilmektedir.
• Benzer çalışmalar
–
–
–
–
–
Norveç, NMI
ABD, WECTEC ve Truewind
Almanya, ISET
Japonya, Mie Ü., Toyohashi Tech. Ü.
Irlanda, College Cork Ü.
• Bazı sistemler fiziksel eşitlikler yerine istatistik tabanlı yapay
sinir ağları (ANN), bulanık mantık (FL) gibi deneyimlerle
öğretilebilen yöntemleri kullanmaktadır, fakat geniş bir veri
setine ihtiyaç duyarlar
Mevcut Rüzgar Enerjisi Tahmin Modelleri
Prediktor
•RISOE orijinli, fiziksel tabanlı bir modeldir,
•Büyük ölçekli akışlar SHT modeli ile simüle
edilir, HIRLAM
•Rüzgar, geostrofik drag law ve logaritmik
rüzgar profili kullanılarak yüzeye indirgenir
•Rüzgar santral sahası ölçeğindeki etkileri
hesaba katmak için WASP kullanılır (engel,
pürüzlülük, vadi, tepe v.b.)
•RISOE PARK yazılımı ise rüzgar
türbinlerinin birbirlerini etkileme analizlerini
yapar
•Model servis alanı için 36 saatlik tahminler
üretmek için günde iki defa çalıştırılır. Santral
sahası için elde edilen sonuçlar bölgesel
kullanımı için yukarı ölçeklenme imkanına
sahiptir.
•Tahmin modelinin ortalama mutlak hatası
kurulu kapasitenin yaklaşık %15 idir.
Rüzgar Enerjisi Tahmin Aracı
WPPT, Danımarka, Teknik Üniversite
•
WPPT kısa süreli (120 saate kadar) rüzgar enerjisi üretim tahminlerini yapmada
kullanılabilmektedir. Sistem çok esnektir ve toplam rüzgar gücünü kapsayacak şekilde
konfigüre edilebilir (ülke, bölge veya tek bir rüzgar tarlası). Model yapay zeka
mantığına göre dizayn edilmiştir ve böylece sistem otomatik olarak gözlemlenen
duruma göre kalibre olur.
•
•
Girdiler
Asgari kurulum seviyesinde sistem rüzgar enerjisi üretiminin online ölçümlerine ihtiyaç
duyar.
–
–
–
–
•
•
•
Konfigürasyon durumuna göre;
Online rüzgar enerjisi ölçümlerini
Tüm türbinlerin enerji üretimler (bölgesel tahmin için)
Bölge ve rüzgar tarlasını kapsayan rüzgar hızı ve yönü meteorolojik tahminleri
Lokal rüzgar hızı, kararlılık, aktif türbin sayısı, v.b.
Çıktılar
120 saate kadar enerji üretim tahminleri
Optimum ticaret ve planlama için önemli olan güvenilir belirsizlik hesaplamalarıi
36 saatlik tahmin
horizonunlu 1900
MW kurulu rüzgar
gücü için tahmin
hatalarının
dağılımı
Büyük TSO
Büyük
Rüzgar
Tarlası
Sahipleri
Çok Büyük
TSO
ZEPHYR, RISO ve Danımarka Teknik
Üniversitesi
•
•
•
•
•
•
Tüm Danımarka şirketleri
kullanıyor
Java2, yüksek esneklik
Zephyr Danımarka Modelleri
Prediktor ve WPPT’nin birleşimi
bir modeldir
Tüm tahmin horizonları için (0-9
saat 36-48 saat) güvenilir
tahminler
Online veri ve ileri istatistiksel
metodlar kullanır
HIRLAM gibi meteorolojik
model çıktılarını kullanabilme
yeteneği uzun dönemli güvenilir
tahminler üretmesine katkıda
bulunmaktadır
PREVIENTO, Oldenburg Üniversitesi,
Almanya
•
Geniş alanlar
için iki günlük
güç tahminleri
yapar
• Modelleme
yaklaşımı
Prediktor’ a
benzerdir
• HIRLAM datası
yerine Alman
Hava Servisi
verilerini
kullanır
▼ Rüzgar enerjisi tahminleri
• herhangi bir yer
• herhangi bir konfigürasyondaki rüzgar tarlası
• geniş bölgelerin tamamı
• kontrol alanlarının tamamı
▼Zaman horizonu: 0 - 96 saat
▼Zaman rezolasyonu: 1 saat-15 dakika
▼belirli güvenirlilik aralıkları
▼günde birkaç yenileme
▼email, ftp veya modem ile dağıtım
▼web erişimi
eWIND, True Wind Solutions, ABD
• Yüksek
rezolasyonlu 3
boyutlu fiziksel
tabanlı
atmosferik
nümerik
modeller
• Adapte edilmiş
ileri istatistiksel
modeller
• Santral üretim
modelleri
• Tahmin dağıtım
sistemi
HONEYMOON, College Cork
Universitesi, Irlanda
SIPREOLICO, Carlos
Üniversitesi ve REE, İspanya
•
•
•
İstatistik tabanlı bir sistemdir
Girdiler
– Rüzgar tarlası
karakteristikleri
– Geçmiş rüzgar kayıtları ve
enerji üretimleri (güç
eğrisini elde etmek için)
– Online enerji üretimleri
– Meteorolojik tahminler
(HIRLAM)
Ürünler
– 36 saate kadar saatlik
tahminler
•
•
•
Direkt olarak ulusal hava
tahmin modeli ile akuple
edilmiştir
Deniz üstü rüzgar ve dalga
tahminleri içi
kullanılabilmektedir
Enerji tahminlerindeki
belirsizlikleri ortaya koymak için
ensemble tahminleri kullanır
AWPT, İleri Rüzgar Tahmin Aracı,
ISET, Almanya
• Üç
tabakadan
oluşur
– Online
monitoring
sistemi
– Kısa süreli
tahmin
sistemi (18 saat)
– Gün aşırı
tahminler
AWPT, Online Monitoring
Sistemi
•
Gözlemlenen temsili
rüzgar santralları güç
çıktısı zaman
serilerinden bir kontrol
alanı veya geniş bir
şebeke alanının rüzgar
türbinleri ile toplam güç
beslemesi belirlenir
• Dönüşüm algoritması ile
tüm temsili santrallar
değerlendirilerek her bir
grid karesinin mevcut
güç çıktısı hesaplanır
• Temsili rüzgar
santrallarından toplanan
veriler online olarak
kontrol merkezine iletilir
Temsili
istasyonlar
ve
ölçümleri
AWPT, Kısa Süreli Tahminer
Girdiler:
– Rüzgar santral güç
üretimlerinin online
ölçümleri
– Nümerik hava tahmin
modelleri
Tahmin metodu:
– Yapay sinir ağları
– Ölçülen rüzgar
santralı üretimi ile
eğitilmiş
Çıktı:
– Zaman rezolasyonu
15 dak.
– Tahmin horizonu 8
saate kadar
– Her saat update edilir
AWPT, Gün Aşırı Tahminler
•
Girdiler:
– Nümerik hava
tahmin modelleri
•
Tahmin metodu:
– Yapay sinir ağları
– Ölçümlerle
eğitilmiş
•
Çıktılar:
– Zaman
rezolasyonu 15
dak.
– Tahmin horizonu
48 saat
– Günde 2 defa
update edilir
AWPT Diğer Özellikler
•
Model üç farklı yaklaşımın karışımıdır
– Nümerik hava tahmini
– Rüzgar santralı enerji çıktılarının belirlenmesi
– Tahmin edilen güçten şebekeye verilecek toplam gücün belirlenmesinde
kullanılan online model
•
Sadece geçmiş birkaç saatlik ölçüm verisini kullanmaz, aynı
zamanda ANN uygulayarak meteorolojik veri ve güç çıktısı
arasındaki ilişkiyi anlamak için geçmiş rüzgar ve güç verilerini de
kullanabilmektedir
• Hesaplanan sonuçlarla gözlemlenen sonuçların karşılaştırılması ile
optimum ANN belirlenebilir
• Tahmin hatalarının en büyük nedeni hava durumundaki
değişikliklerin yanlış zamanlamaya izafe edilmeleridir. Bu yüzden
yakın geçmişteki ölçüm verilerini güç çıktıları ile kombine ele alması
bu durumu önemli ölçüde giderir
AWPT Avantajlar
• Model mimarisi ve online monitoring ve
tahmin modellemesi ile kombinasyonu
modeli evrensel anlamda kullanılabilir
yapmaktadır
• Minimum hesaplama zamanı ile yüksek
doğrulukta ürün sağlayabilmektedir
• Diğer yenilenebilir enerji kaynaklarına
kolaylıkla adapte edilebilmektedir
• Model sürekli bir geliştirmeye açıktır
Benzer bir Sistemin Maliyeti, Donanım Hariç
ANEMOS
•
İki gün ilerisine kadar sağlıklı kısa süreli rüzgar santralı üretim tahminleri;
– Kompleks araziler
– Deniz üstü rüzgar santralları
– Ekstrem hava koşulları
• Rüzgar tahminlerini kullanarak teknik ve ekonomik kazançları göstermek
amaçları ile
•
İki ana modelleme tekniği:
– İstatistiksel
– ANN
– Fiziksel
– Rüzgar akışlarını modelleme
•
•
Tahmin belirsizliklerini hesaplar
Uzun süreli tahmin yapar
ECN (Hollanda Enerji Araştırma
Merkezi)
• Devlet destekli bir enstitüdür
• Deniz üstü rüzgar santrallarına yönelik
tahminler üretir
• Modellerinde HIRLAM çıktılarını girdi
olarak kullanır
• Ayrıca pürüzlülük, saha konfigürasyonu,
türbin güç eğrileri, şebekenin 15 dakikalık
geçmiş bilgileri gibi verileri de dikkate alır
• Orta ölçek verileri KNMI’den alır
Model Özetleri
Sonuç ve Öneriler
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
İletim sistemi bünyesinde ulusal hava servisi ile entegre çalışabilecek bir rüzgar
enerjisi yönetim ve izleme merkezi kurulmalıdır, ve şirketlerin hava tahminlerini belirli
bir tutarlılıkta sağlamalarını temin etmek için bazı yetkilere sahip olmalıdır
İletim sistemi bünyesinde kurulacak merkez ölçeklenebilir olmalı ve diğer yenilenebilir
enerji kaynaklarının da (rüzgar, güneş, su, biyokütle, dalga, akıntı, deniz termal, yer
altı ısısı, v.b.) siteme entegre olabileceği düşünülerek planlanmalıdır
Rüzgar enerjisi santral sahiplerinin rüzgar enerjisi tahmini ihtiyaçlarını karşılayacak
özel hava servisleri kurulmasının önü açılmalıdır
İletim sistemi operatörü hem tahmin eden hem planlayan konumunda olmamalıdır
Ulusal hava servisi hizmetleri orta ölçekli hava öngörülerini sağlamalı, amaca uygun
hava tahmini işlemlerinin özel firmalar tarafından gerçekleştirilmesinin önü açılmalı
Rüzgar enerjisi tahminleri konusunda meteoroloji mühendisliği disiplininden azami
derecede faydalanılmalıdır
Rüzgar tahmin sistemi seçiminde, ülkemiz meteorolojik, topoğrafik ve elektrik sistemi
yapısı dikkate alınmalıdır
Ülkemizdeki rüzgar kaynaklarının spatio-temporal (zaman-mekan ilişkileri) analizleri
yapılmalı,
Ülke genelinde rüzgarın 15 dak, 30 dak, 1 saat, günlük, haftalık, aylık , mevsimlik,
yıllık zaman ölçeklerindeki değişimleri çalışılmalı ve bu çalışma sonuçları model
seçiminde dikkate alınmalıdır
Ülke genelinde rüzgarların konuma göre değişimleri belirlenmeli ve model seçiminde
dikkate alınmalıdır, (elektrik sistemi açısından anlamlı rüzgar lisansı vermede de
önemli)
Referanslar
• Wind Power in Power Systems
• Physical Approach to Short Term Wind
Power Prediction
• Short Term Wind Energy Forecasting:
Technolohy and Policy