Özet:
Yenilenebilir enerji santralleri arasında rüzgar santralleri uygulanabilirliği, verimliliği ve üretilen elektrik maliyetleri açılarından en önemli olanıdır. Ancak, rüzgar santrallerinin kontrolü tam anlamıyla doğanın elindedir. Diğer bir deyişle, rüzgarın ne zaman ne şiddette eseceği insanoğlunun kontrolü dışındadır. Tüm elektrik üreten yenilenebilir enerji santrallerinde planlama aşamasından üretime geçiş aşamasına kadar yaşanan başlıca sorun,santralin bulunduğu bölgedeki meteorolojik verilerin düzeyi, zamana bağlı değişimi ve verilerin gerçekçi bir modelde kullanılarak üretim düzeyinin belirlenmesidir. Karmaşık meteorolojik modeller ve zaman serileri ile yapılan model çalışmalarında istenen doğruluk ve esneklik elde edilememiştir. Bir yenilenebilir santralin üretim düzeyi meteorolojik verilere bağlı olarak doğru saptanamazsa, o santralin güvenilir kapasitesi, kullanılacak donanım kapasiteleri ve türleri yanlış seçilebilmekte, bunun sonucunda yatırım ve üretim maliyetleri hatalı hesaplanmaktadır. Ulusal bazda, elektrik enerjisi üretimi açısından bakıldığında,şebekeye verilecek olan elektrik enerjisindeki kesikli bağlantılar dalgalanmalara neden olmakta, ulusal şebeke genelinde teknik sorunlar yaratmakta, şebeke verimliliği ve etkinliği alanlarında önemli düşüşlere yol açmaktadır ki, bu istenmeyen bir durumdur.Bu çalışmada yukarıda anlatılan sorunlara özellikle yapay sinir ağları kullanılarak yeni yaklaşımlar getirilmiştir. Rüzgar, hidrolik debi ve güneşlenme verileri için kısa, orta ve uzun vadeli tahminler ve öngörüm modelleri üretilmiştir. Bu sayede yenilenebilir enerji santrallerinde enerji üretiminin kontrolü ve planlaması günlük, aylık ve yıllık olarak büyük bir hassasiyetle yapılabilecektir.Bu tezde yapılan çalışmalar sonucu rüzgar, su ve güneşe dayalı yenilenebilir enerji santralleri için akıllı sinir ağları ve bulanık mantık kullanarak kısa, orta ve uzun vadeli tahminleri yüksek bir hassasiyetle yapan bir özgün bir model oluşturulmuştur. Oluşturulan model Türkiye'nin çeşitli yörelerinden elde edilen gerçek verilerle sınanmış ve uyumun çok yüksek olduğu gözlenmiştir.