T. C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ISPARTA İLİNDE RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİNİN BELİRLENMESİ VE BİR RÜZGAR SANTRALİ TASARIMI

İsmail ÖZCAN

Danışman: Doç Dr. Arzu ŞENCAN ŞAHİN

YÜKSEK LİSANS TEZİ

MAKİNE EĞİTİMİ ANABİLİM DALI

ISPARTA – 2011

 

i

İÇİNDEKİLER

İÇİNDEKİLER ............................................................................................................. i 

ÖZET ..........................................................................................................................iii 

ABSTRACT................................................................................................................ iv 

TEŞEKKÜR................................................................................................................. v 

ŞEKİLLER DİZİNİ..................................................................................................... vi 

ÇİZELGELER DİZİNİ ..............................................................................................vii

SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ..............................................................viii

1. GİRİŞ ....................................................................................................................... 1 

1.1. Yenilenebilir Enerji Kaynaklari ............................................................................ 2 

1.1.1. Hidrolik (Su) ...................................................................................................... 4 

1.1.2. Güneş ................................................................................................................. 4 

1.1.3. Rüzgar ................................................................................................................ 5 

1.1.4. Jeotermal ............................................................................................................ 6 

1.1.5. Biyokütle ............................................................................................................ 6 

1.1.6. Biyogaz .............................................................................................................. 6 

1.2. Rüzgar Enerjisi...................................................................................................... 7 

1.2.1. Rüzgar enerjisinin tarihçesi................................................................................ 7 

1.2.2. Rüzgar enerjisinin avantajları .......................................................................... 10 

1.2.3. Rüzgar enerjisinin dezavantajı ......................................................................... 10 

1.2.4. Rüzgar enerjisinin diğer enerji türleri ile karşılaştırılması............................... 11 

1.3. Rüzgar Enerjisinin Türkiye’deki Durumu .......................................................... 12 

1.3.1. Türkiye’nin rüzgar enerjisi potansiyeli ............................................................ 13 

1.3.2. Türkiye’deki rüzgar santralleri......................................................................... 14 

1.3.3. Türkiye’nin rüzgar atlası .................................................................................. 17 

1.4. Dünya’da Rüzgar Enerjisi ................................................................................... 19 

2. KAYNAK ÖZETLERİ .......................................................................................... 24 

3. MATERYAL VE YÖNTEM ................................................................................. 26 

3.1. Materyal .............................................................................................................. 26 

3.1.1. ANFIS .............................................................................................................. 26 

3.1.1.1. ANFIS mimarisi ve eğitim parametreleri...................................................... 29 

3.1.2. Yapay sinir ağları ............................................................................................. 29 

ii

3.1.2.1. Yapay sinir ağlarının mimarisi...................................................................... 30 

3.1.2.2. YSA’nın çalışma prensibi ............................................................................. 31 

3.1.2.3. Analiz ve değerlendirme yöntemleri............................................................. 34 

3.2. Isparta ilinde Kurulacak Bir Rüzgar Enerjisi Santrali İçin Maliyet Analizi ....... 35 

3.2.1. Isparta İlinin coğrafi konumu........................................................................... 35 

3.2.1.1. Isparta’nın rüzgar verileri.............................................................................. 35 

3.2.2.1. Fizibilite ........................................................................................................ 37 

3.2.2.2. Anlaşmalar .................................................................................................... 38 

3.2.2.3. Tasarım.......................................................................................................... 38 

3.2.2.4. Sistem............................................................................................................ 39 

4. ARAŞTIRMA BULGULARI VE TARTIŞMA .................................................... 40 

4.1. Rüzgar Hızı Tahmin Sonuçları............................................................................ 40 

4.2. Maliyet Analizi Sonuçları ................................................................................... 45 

5. SONUÇ …………………………………………………………………………..46

6. KAYNAKLAR ...................................................................................................... 47 

7. ÖZGEÇMİŞ ........................................................................................................... 49 

iii

ÖZET

Yüksek Lisans Tezi

Isparta İlinde Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Belirlenmesi Ve Bir Rüzgar Santrali Tasarımı

İsmail ÖZCAN

Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü

Makine Eğitim Anabilim Dalı

Danışman : Doç Dr. Arzu ŞENCAN ŞAHİN

Son yıllarda izlenen enerji politikalarının ilk sırasında yer alan rüzgar enerjisi,

mevcut potansiyel açısından, Türkiye coğrafyasında önemli bir yere sahiptir. Türkiye

özellikle rüzgar ve güneş enerjisi yönünden, Avrupa’da en iyi potansiyele sahip

ülkeler arasında yer almaktadır. Fakat bu enerji potansiyellerini kullanabilen ülkeler

sıralamasında ise maalesef son sıralarda olduğu görülmektedir. Rüzgar potansiyeli bu

denli yüksek olan ülkemizde, rüzgar enerjisinden faydalanma bilincinin arttırılması,

özellikle tarım ve sanayi sektöründe kullanımının yaygınlaştırılması sağlanmalıdır.

Günlük kullanım alanlarında da uygulamaya konulması, enerji tüketim masraflarının

büyük oranda azalmasına yardımcı olacaktır.

Bu çalışmada meteorolojik veriler kullanılarak yapay zeka yöntemleriyle Isparta

ilindeki mevcut rüzgar potansiyeli tahmin edilmiştir. Ayrıca örnek bir rüzgar türbini

santralinin ekonomik analizi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler : Rüzgar enerjisi, rüzgar hızı, Isparta, Yapay zeka

2011, 49 sayfa

iv

ABSTRACT

M.Sc. Thesis

Determination of Wind Energy Potential in Isparta and Design a Wind Power Plant

İsmail ÖZCAN

Suleyman Demirel University Graduate School of Applied and Natural Science

Machine Education Departmant

Supervisor: Assoc Prof. Dr. Arzu ŞENCAN ŞAHİN

The wind energy is the lead of the energy politics in last years. The wind energy have

an important location in Turkey geography in terms of existing potential. Turkey is

one of the countries, which have the best potential especially about wind and solar

energy. But Turkey can’t use that energy potential as much as other countries. İn our

country, which have high wind potential like that, must have make to take advantage

of wind energy, especially in agriculture and industry. Apply in daily use areas, is

help to fall of energy expenditure rush.

İn this work, have expected existing wind potential in Isparta, using weather datas

with artificial intelligence method. And have made of a sample wind power plant

design.

Key words : Wİnd energy, wind speed, Isparta, artificial intelligence

2011, 49 page

v

TEŞEKKÜR

Bu çalışma için beni yönlendiren, karşılaştığım zorluklarda bilgi ve tecrübeleriyle

yardımcı olan, her koşulda desteğini esirgemeyen değerli Danışman Hocam Doç. Dr.

Arzu ŞENCAN ŞAHİN’e teşekkürlerimi sunarım. Ayrıca bu çalışma sırasında

fikirleriyle destek veren Hocam Prof. Dr. Ali Kemal YAKUT’a teşekkür ederim.

Bütün hayatımda olduğu gibi tezimin her aşamasında benden maddi manevi hiçbir

desteğini esirgemeyen, her zaman yanımda olduklarını hissettiğim değerli aileme

sonsuz teşekkür ederim.

İsmail ÖZCAN

Isparta, 2011

vi

ŞEKİLLER DİZİNİ

Şekil 1. 1. Rüzgar oluşumu .......................................................................................... 7 

Şekil 1. 2. 100 kW Growion türbini (Almanya)........................................................... 9 

Şekil 1. 3. Rüzgar çiftliklerinde türbinler arası tarım arazisi olarak kullanılabilir. ... 10 

Şekil 1. 4. Çeşme’de bir rüzgar rüzgar santrali .......................................................... 16 

Şekil 1. 5. Bandırma Rüzgar Santrali......................................................................... 16 

Şekil 1. 6. Türkiye rüzgar atlası ................................................................................. 17 

Şekil 1. 7. Repa rüzgar atlası 50 metre yıllık ortalama rüzgar hızları........................ 18 

Şekil 1. 8. Repa rüzgar atlası 70 metre yıllık ortalama rüzgar hızları........................ 18 

Şekil 1. 9. Repa rüzgar atlası 50 metre yıllık ortalama güç yoğunlukları .................. 18 

Şekil 1. 10. ABD’nin Kaliforniya Eyaletindeki Altamount Pass Rüzgar Çiftliği...... 20 

Şekil 1. 11. Avrupa ülkelerindeki rüzgar enerjisi kurulu gücü (Durak, 2010)........... 22 

Şekil 3. 1. Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi ................................... 27

Şekil 3. 2. Tek katmanlı bir yapay sinir ağı ............................................................... 30 

Şekil 3. 3. Çok katmanlı bir yapay sinir ağı ............................................................... 31 

Şekil 3. 4. Yapay sinir ağlarının çalışma akış şeması ................................................ 33 

Şekil 3. 5. Isparta’da 50 metre yükseklikte rüzgar hız dağılımı................................. 36

Şekil 4. 1. Sonuçların grafiksel gösterimi .................................................................. 43 

vii

ÇİZELGELER DİZİNİ

Çizelge 1. 1. Enerji üretim sistemlerinin çevresel etkileri açısından

değerlendirilmesi ................................................................................... 11 

Çizelge 1. 2. Enerji üretim metotlarının maliyet - ömür ilişkisi ................................ 12 

Çizelge 1. 3. Türkiye’deki rüzgar santralleri ............................................................. 15 

Çizelge 1. 4. Türkiye’deki bazı istasyonların rüzgar enerjisi verileri ....................... 19 

Çizelge 1. 5. En büyük 10 pazardaki kurulu güç ve pazar payları (Durak, 2010) ..... 23

Çizelge 3. 1. ANFIS mimarisi ve eğitim parametreleri ............................................. 29 

Çizelge 3. 2. Isparta İline kurulabilecek rüzgar enerjisi santrali güç kapasitesi ........ 36

Çizelge 4. 1. Girdi ve çıktı değerleri için kullanılan normalizasyon katsayıları........ 40 

Çizelge 4. 2. Yapay sinir ağları ile tahmin edilen rüzgar hızlarının istatiksel analizi 41 

Çizelge 4. 3. Rüzgar hızı tahmininde kullanılan YSA’nın ağırlık ve bias değerleri.. 42 

Çizelge 4. 4. ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızlarının istatiksel analizi................. 43 

Çizelge 4. 5. YSA ve ANFIS karşılaştırma sonuçları ................................................ 43 

Çizelge 4. 6. ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızı ve gerçek rüzgar hızlarının

karşılaştırılması...................................................................................... 44 

Çizelge 4. 7. Maliyet analizi sonuçları ...................................................................... 44 

 

viii

SİMGELER DİZİNİ

YSA : Yapay sinir ağları

ANFIS : (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System – Uyarlamalı Sinirsel

Bulanık Denetim Sistemi)

Ei : Toplam fonksiyonu

Fi : Aktivasyon fonksiyonu

LM : Levenberg–marquardt algoritması

SCG : Scaled Conjugate Gradient algoritması

RMSE : Ortalama karesel hataların karekökü

R2 : Regrasyon katsayısı

cov : Değişim katsayısı

1

1. GİRİŞ

Gün geçtikçe gelişen teknoloji ve hızlı makineleşme süreci, enerji ihtiyacının sürekli

artmasına neden olmaktadır. Günümüzde enerji ihtiyacının temininde yer altından

elde edilmesi nedeniyle fosil yakıtlar olarak adlandırılan kömür, petrol, doğalgaz gibi

yakıtlar kullanılmaktadır. Ancak her geçen gün artan enerji talebine karşın,

kullanılan bu yakıtların yakın gelecekte tükeneceği öngörülmektedir. Ayrıca

sanayileşmenin hızla büyümesi ve enerji elde edilmesinde kullanılan fosil yakıtların

çevreye verdiği zarar göz önünde bulundurulduğunda yeni ve temiz enerji

kaynaklarının araştırılması zorunlu hale gelmiştir.

Enerji üretirken çevreyi kirletmek, ardından temizlemek ve arıtmak yerine çevreyi

kirletmeyen enerji üretim sistemlerini ve kaynaklarını geliştirmek; üretilen enerjinin

bir kısmının da arıtma için kullanılması yerine, bu enerjinin temiz üretim

sistemlerinin geliştirilmesi için harcanması muhtemelen daha akılcı olacaktır. İşte bu

sebeple, günümüzde klasik enerji kaynaklarına ek olarak, yeni ve yenilenebilir enerji

kaynağı olarak isimlendirilen güneş, rüzgar, jeotermal, hidrojen, deniz-dalga

enerjileri gibi enerji kaynakları üzerinde çalışmalar ve araştırmalar yapılmakta,

uygulamalar gerçekleştirilmektedir. Bugün bu yenilenebilir enerji kaynaklarının

dünyadaki üretim kapasitesi yılda milyon kWh mertebelerine ulaşmıştır.

Rüzgar kaynaklı enerji üretimi, yenilenebilir enerji kaynakları içinde en umut verici,

ticari olarak mevcut olan ve aynı zamanda en hızlı gelişenidir. Rüzgar enerjisinin bu

kadar gelişmesinin nedeni olarak; atmosferde doğal olarak oluşması, kolay

kurulumu, teknolojik geliştirilebilirlik ve kullanışlılığının yanında giderek ucuzlayan

maliyeti gösterilebilir.

Rüzgar enerjisinden elektrik enerjisi üretim sürecinin karbon üretiminden bağımsız

olması, yani atmosfer kirliliğine sebebiyet vermemesi nedeniyle bu kaynak “temiz

enerji olarak” da nitelendirilmektedir. Bu nedenle yenilenebilir enerji kaynaklarından

birisi olan rüzgar enerjisi kullanımının yaygınlaşması her açıdan önem taşımaktadır

2

1.1. Yenilenebilir Enerji Kaynaklari

İnsan, yaşamını doğal çevrede sürdürürken ihtiyaçlarını da doğal kaynaklardan

sağlıyordu. Kurutmayı ve ısınmayı güneşle, tahıl üretimini rüzgarla yapıyor, bir

kandilin ışığıyla aydınlanabiliyordu. Nüfus artıp ihtiyaçlar çeşitlenince, "daha çok"

ve "daha hızlı"yı isteyen insan, yeni kaynakların arayışına girdi. Önce buharın

keşfinde olduğu gibi kullandığı kaynakları yoğunlaştırarak "daha fazla" enerji elde

etti. Ancak suda yaptığı yoğunlaştırmayı güneşin dağınık enerjisini birleştirmek için

denemek yerine daha kolay bir yolu seçti. Yakılmasıyla daha fazla enerjiyi açığa

çıkaran yakıtlara yöneldi. Fakat bu yakıtların çevreye ve atmosfere verdiği zarar,

sağladığı faydayı gölgeledi.

100 yıl gibi kısa bir sürede fosil yakıtların doğaya ve canlıların sağlığına verdiği

zararlar etkisini gösterdi. Kömür, doğalgaz, petrol gibi binlerce yılda oluşmuş

kaynaklar "insanlığın gelişmesi(!)" adına tükendikçe, atıklarıyla hava, su, toprak da

tükenmeye başladı. Fosil yakıtlar olarak adlandırılan kömür, petrol ve doğalgazın

yarattığı olumsuzluklar sadece yakın çevreyle sınırlı kalmadı; atmosfere de yayıldı.

Sonunda bu kirlilik, iklim değişikliğine yol açmaya ve dünya yaşamını tehdit etmeye

başladı.

Bugün fosil yakıtların çevre ve insan sağlığı açısından yarattığı olumsuzluklar her

geçen gün katlanarak artıyor. Fosil yakıtlar yakıldığında altı sera gazının açığa

çıkmasına neden oluyor. Bunlardan en belirleyici olanları karbondioksit (CO2) ve

metan. Diğerleri ise kükürt, partikül madde, azotoksit, kurum ve kül...

Yanma sırasında ortaya çıkan karbonmonoksit (CO), oksijenden çok daha hızlı bir

şekilde kandaki hemoglobine tutunarak vücuttaki oksijeni bloke ediyor ve baş ağrısı

vb. hastalıklara yol açıyor. Kömür ve petrolün yanmasıyla ortaya çıkan,

kükürtdioksit (SO2) ise kokusuyla fark ediliyor. Sülfürik aside dönüşerek insan

sağlığına ve doğal çevreye onarılmaz zararlar veriyor; kanser ve diğer hastalıklara

yol açıyor.

3

Doğalgazın yanmasıyla ortaya çıkan kokusuz ve gözle görülemeyen azotoksit ise

güneş altında reaksiyona girerek nitrata dönüşüyor. Akciğerlerin koruma

mekanizmasından geçen nitrat vücutta nitrik aside dönüşüyor. Bu da bağışıklık

sistemini çökerten maddelerin başında geliyor.

Kömür, petrol ve doğal gaz gibi fosil yakıtların iklim değişikliğine yol açmasının

nedeniyse, yanma sırasında ortaya çıkan CO2 ve metan gibi sera gazlarının

bünyelerinde ısı tutma özelliğine sahip olmaları. Güneş, gün doğumundan batımına

kadar atmosferin içine ısı ve ışığını veriyor. Doğal döngünün devamı için, bu ısının

tekrar uzaya transferi gerekiyor. Oysa fosil yakıtların neden olduğu sera gazları,

ısının bir kısmının atmosferde tutulmasına yol açıyor. Böylece dünya, ısınmaya ve

iklim değişmeye başlıyor.

Fosil ve nükleer yakıtlara alternatif doğal enerji kaynakları konusunda yapılan

araştırmalar sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kavramlarını gündeme getirdi.

Yaşamın sürdürülebilirliği için kaynakların sürdürülebilir olması yeterli değildi.

Ekolojik denge için kaynakların yenilenebilir olması gerekiyordu: Bir şeyin

sürekliliği sürdürülebilir olduğunu göstermiyordu. Sürdürülebilirlik bütün açısından

ancak yenilenebilir olursa mümkündü. Bu nedenle enerji sistemlerinin sürdürülebilir,

enerji kaynaklarının yenilenebilir olması gerekiyor.

Yenilenebilir enerji, "doğanın kendi evrimi içinde, bir sonraki gün aynen mevcut

olabilen enerji kaynağı" olarak tanımlanıyor. Bugün yaygın olarak kullanılan fosil

yakıtlar, yakılınca biten ve yenilenmeyen enerji kaynakları. Oysa hidrolik (su),

güneş, rüzgar ve jeotermal gibi doğal kaynaklar yenilenebilir olmalarının yanı sıra

temiz enerji kaynakları olarak karşımıza çıkıyor.

2020 yılında dünyada üretilen elektriğin yüzde 50’sinin yenilenebilir kaynaklardan

olması planlanıyor. 2010 yılında kullanılacak elektrik enerjisinin yüzde 10’u ise

rüzgardan sağlanacak. Bunun dışında dünyada pek yaygın olmayan başka

yenilenebilir enerji kaynakları da bulunuyor. Dalga, med-cezir (gel-git), çöpten

sağlanan metan gazı ve kanalizasyon ısısından da ısınma ve elektrik üretimi için

4

enerji elde edilebiliyor. Doğaya saygılı enerji kaynaklarının kullanımı arttıkça, yeni

enerji kaynakları konusunda yapılan araştırma faaliyetleri de artıyor (Uyar, 2008).

1.1.1. Hidrolik (Su)

Türkiye, yenilenebilir enerji kaynaklarından olan su gücünden enerji üretimini

(hidroelektrik) gerçekleştiriyor. Ancak büyük ölçekli hidrolik santrallerin

sürdürülebilirliği de tartışmalı.

Yapılan barajlarla oluşan baraj göllerinin doğal kaynakları olduğu kadar kültürel

zenginliği yok etme tehlikesi üzerinde duruluyor (Uyar, 2008).

1.1.2. Güneş

Güneşten enerji elde etmek, güneşin doğuşundan batışına kadar atmosferin içine

verdiği ısı ve ışığı, insanların ihtiyaç duyduğu elektrik ve proses ısı (sıcak su ve

buhar gibi) ihtiyacıyla buluşturup yararlanmakla mümkün oluyor. Burada asıl kaynak

güneş ve her gün yenileniyor. Güneşin ulaştığı yere bir düz depolayıcı koyulduğunda

bunun ısısıyla 70-80 derece su elde etmek mümkün. Bugün bu sistem, Türkiye’de

yaygın olarak, ancak verimsiz kullanılıyor. Oysa İsveç gibi güneşi çok az gören bir

ülkede bile dışarıda sıcaklık -4 dereceyken güneş toplayıcısından 70 derece su elde

edilebiliyor.

Güneşten daha yüksek ısı elde etmek için (130 derece proses ısı) gelen ışınımın

çeşitli yansıtma teknikleriyle bir nokta veya çizgiye odaklanması gerekiyor. Bu da

bir yoğunlaştırıcı, odaklı toplayıcı yardımıyla yapılıyor. Böylece dağınık enerji

kaynağı odaklanarak, 130 derece buhar elde etmek üzere kullanılabiliyor. Bununla da

ısınma sağlanabiliyor.

Güneş dünyadan yaz ve kış aylarında farklı konumlarda görünüyor. Mimari

tasarımlarda, yaz aylarında güneşin evin içine girmesini engelleyen, kış aylarında ise

içeriye girmesini sağlayan pasif sistemler de tasarlanabiliyor. Burada asıl amaç,

mevcut işleri daha az enerjiyle yapabilmek (Uyar, 2008).

5

1.1.3. Rüzgar

Rüzgar, güneşin doğuşundan batışına kadar yeryüzündeki farklı yüzeylerin, farklı

hızlarda ısınıp soğumasıyla oluşuyor. (Örneğin, deniz kayadan daha geç ısınır. Isınan

yerdeki hava yükseliyor ve daha soğuk kısımdaki hava hareketlenerek rüzgarı

oluşturuyor.) Hareket halindeki havanın kinetik enerjisine rüzgar enerjisi deniyor.

Dev kulelerin üzerine monte edilen kanatlar yardımıyla rüzgardan elektrik enerjisi

üretilebiliyor. Normalde bir vantilatörün kanatları döndüğünde havayı

hareketlendiriyor ve serinliyorsunuz. Rüzgar enerjisi de bunun tam tersi bir sistemle

elde ediliyor. Gelen hava kanatları döndürüyor, kanatların bağlı olduğu mil de

jeneratörü çalıştırıyor. Kanatların birleştiği yükseklikte bulunan bölmeden aşağıya

sadece elektriği ileten kablo bulunuyor.

Rüzgar türbinleri gelen rüzgarın yönüne göre konum alabiliyor ve otomatik olarak

kontrol ediliyor. Kanatlar kendi ekseninde hareket edebiliyor ve fırtına durumunda

kendini durdurabiliyor.

Rüzgar türbinleri fosil yakıt santralleriyle karşılaştırıldığında daha ekonomik üretim

yapabiliyor. Bozcaada’daki rüzgar türbinlerinde bir kWh kapasite maliyeti 1000

USD iken, bir hidroelektrik santralı için 2 bin-4 bin USD olarak gerçekleşiyor.

İşletme maliyetinin de sıfır olduğunu hesaba katarsak rüzgar, çok ekonomik bir

enerji kaynağı.

Sarıgerme’de yapılan uluslararası rüzgar enerjisi atölye çalışmalarına katılan özel

kuruluşlar 4 bin Megavat kapasiteli rüzgar güç santralı fizibilitesi hazırlayarak üretim

izni için Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı’na başvurdular.

Türkiye’de mevcut toplam elektrik üretme kapasitesi 27 bin Megavat. OECD

kaynakları, Türkiye’de yılda tüketilen elektriğin en az iki mislinin rüzgardan

karşılanabileceğini gösteriyor (Uyar, 2008).

6

1.1.4. Jeotermal

Yeraltında magmada artan sıcaklıkla yeraltı suları (özellikle deprem bölgelerinde)

ısınıp yeryüzüne çıkıyor. Elektrik üretimi de jeotermal buharın gücüyle yapılıyor.

Türkiye’de Denizli, Kütahya ve İzmir-Aliağa benzeri bölgelerde jeotermal enerji

kaynaklarından konut ısıtma ve elektrik üretimi gerçekleştirilebiliyor.

Halen Türkiye’de jeotermal enerji kaynaklarından 20 Megavat elektrik üretiliyor. Bu

kaynaktan Türkiye’de 2010 yılında 500 Megavat, 2020 yılında 1000 Megavat

elektrik kapasitesi kurulabilecek. 2000’de 51 bin 600 konut ısıtılırken, 2010 yılında

500 bin, 2020 yılında ise 1 milyon 250 bin konut ısıtılabilecek (Uyar,2008).

1.1.5. Biyokütle

Bitkiler büyürken, fotosentez sırasında atmosferden aldıkları karbondioksitin

(CO2) karbonunu bünyelerinde biriktirip biyokütleyi oluştururken oksijeni dışarıya

veriyorlar. Bu bitkiler yakıldığında ise CO2 yeniden atmosfere veriliyor. Bu nedenle

biyokütle yakılmasına "sürdürülebilir biyokütle enerjisi kullanımı" adı veriliyor.

Hızlı büyüyen bitkilerle enerji ormanları oluşturup, bir yandan yetiştirip diğer yandan

yakarak elde edilecek buhardan elektrik üretimi yapılabiliyor. Bu konuda

gerçekleştirilebilecek büyük bir potansiyel bulunuyor. Türkiye’nin enerji ormanları

konusunda başlattığı pilot çalışmalar var (Uyar, 2008).

1.1.6. Biyogaz

Hayvansal ve bitkisel atıkların çürütülmesiyle üretilen metan gazını depolayarak

tehlikeli ve çevreye zararlı olabilecek bir gazı enerjiye dönüştürmek mümkün. Metan

gazı daha sonra yakılarak enerji elde ediliyor. Greenpeace enerji raporunda,

Türkiye’de 32 Twh’e kadar elektrik üretebilecek bir potansiyel bulunduğu belirtiliyor

(Uyar, 2008).

7

1.2. Rüzgar Enerjisi

Rüzgar enerjisi kaynağını güneşten alan bir yenilenebilir enerji kaynağıdır. Herhangi

bir zamanda dünyanın bir kısmı güneş tarafından ısıtılırken, yoğunluğu düşerek

yükselen havanın sebep olduğu düşük basınç bölgelerine hava kütleleri akın eder. Bu

hareket rüzgar olarak adlandırılan doğa olaylarına sebep olur (Şekil 1.1). Güneşten

dünyaya ulaşan enerjinin %1-2’si rüzgar enerjisine dönüşür. Bu, dünyadaki tüm

bitkiler tarafından biyolojik kütleye dönüştürülen enerjinin 50-100 katıdır. Rüzgar

enerjisi herhangi bi kirliliğe sebep olmayan, temiz bir enerjidir. Ayrıca hammadde

maliyeti de yoktur. Ancak rüzgar enerjisinin, güneş enerjisine göre bazı problemleri

vardır. Güneş enerjisi tahmin edilebilir ve miktarı bellidir. Oysa rüzgar enerjisi

miktarı tam olarak bilinemez. Sabit değildir, değişkendir ve biraz da güvenilmezdir.

Bütün bunlara rağmen rüzgar enerjisi, yenilenebilir enerji kaynakları arasında en

cazip olanıdır ve önemi gün geçtikçe artacaktır (Toklu, 2002).

Şekil 1. 1. Rüzgar oluşumu (Toklu 2002)

1.2.1. Rüzgar enerjisinin tarihçesi

İnsanlık medeniyet tarihinde rüzgar çok önemli bir rol oynamıştır. Rüzgarın ilk

kullanılması 500 yıl önce Mısır'da kayıkların bir sahilden diğerine yüzdürülmesinde

8

kullanılmıştır. İlk tam rüzgar değirmeni MÖ 200 yılında antik Babylon'da inşa

edilmiş olmalıdır, bu değirmen bir eksene tutturulmuş pervaneler ile dönüş hareketi

üreten bir makinedir. MS 10. yy.’a kadar doğu İran ve Afganistan'da 16 feetlik

rüzgar yakalama kanatları ve 30 feet yüksekliği olan rüzgar değirmenlerinde tahıl

öğütüldüğü bilinmektedir. Batı dünyası rüzgar değirmenlerini çok daha sonraları

keşfetmiştir. Bu konudaki ilk yazılı kayıtlar 12 yy.’a aittir. Birkaç yüzyıl sonra rüzgar

değirmenleri geliştirilerek ve uyarlanarak su pompalamada kullanıldı.

Çok pervaneli yel değirmenleri 19. yy ikinci yarısında ABD'de icat edilmiştir. 1889

yılında ABD'de 77 tane rüzgar değirmeni fabrikası vardı ve yüzyılın sonunda rüzgar

değirmeni ihracatı ABD ekonomisi için en büyük ihracat kalemi olmuştu. Dizel

motorlar icat edilene kadar, ABD'deki büyük demiryolları büyük çok-pervaneli yel

değirmenlerine bağlı kalmıştır.

1930 ve 1940 lı yıllarda ABD de yüzbinlerce elektrik üreten rüzgar türbini imal

edildi. Bunlarda yüksek hızda dönen ve elektrik jeneratörünü çalıştıran iki veya üç

ince pervane vardı. Bu türbinler çiftliklere elektrik sağladılar, depolama pillerini

doldurmada, radyo alıcılarını çalıştırmada ve bir veya iki aydınlatma ampulünü

çalıştırmada kullanıldılar. 1950 başlarında ulusal şebekelerin her eve ulaşacak kadar

yaygınlaşması ve elektrik düzenleme yasalarının çıkarılması ile rüzgar türbini bir

duraklama devresine girdi.

1973 OPEC petrol ambargosunu takiben enerji fiyatlarındaki artış ve geleneksel

enerji kaynaklarının sınırlılığı rüzgar enerjisine olan ilgiyi tekrar artırmıştır.

Teşvikler ve resmi araştırma çalışmaları sonucu bir çok yeni türbin tasarımı

yapılmıştır. Bazı modeller çok büyüktür. 300 feet pervane çaplı bir büyük türbin 700

evin elektrik ihtiyacını karşılayabilir. Konutlarda, çiftliklerde kullanılmak üzere bir

çok yeni küçük-ölçekli model geliştirilmiştir (Anonim).

1990’lı yıllarda Avrupa’da, Almanya’da GROWİON türbinleri geliştirildi (Şekil 1.

2). Bu yıllarda Ulusal Rüzgar Teknoloji Merkezi (NWTC) Colorado’da Ulusal

Yenilenebilir Enerji Laboratuarı(NREL) kuruldu.

9

Şekil 1. 2. 100 kW Growion türbini (Almanya)(Anonim, 2004)

Bu yılarlardan sonra rüzgar türbini imalatı ve inşaatı oldukça hızlanmaya başladı ve

Avrupa’nın çeşitli ülkelerinde rüzgar santralleri kuruldu ve çok çeşitli yüksek

kapasiteli rüzgar türbin tasarımları ve projelendirilmelerine başlandı.(Keskin, 2004)

Dünyada rüzgar enerjisi konusundaki 1990’lı yıllardan sonra olmuştur ve her geçen

yıl artan bir ivmeyle devam etmektedir. 1996 yılında dünya rüzgar enerjisi kurulu

kapasitesi 7,470 MW iken 2004 yılı sonunda 6.3 kat artış göstererek 47,616 MW’a

ulaşmıştır. 2002 yılında %16, 2003 yılında ise %22 artış göstermiştir. Verilen bu

değerler dünyada rüzgar enerjisine olan yatırım ve ilginin ne denli büyük olduğunu

göstermektedir. Toplam rüzgar enerjisi üretimindeki artışta Almanya, Amerika

Birleşik Devletleri, İspanya, Hindistan, Danimarka ve Avusturya’nın katkısı diğer

ülkelere oranla çok daha fazladır.

“Rüzgar Gücü 12” diye adlandırılan planlamaya göre, rüzgar enerjisinin 2020 yılına

kadar dünya elektriğinin %12’sini karşılamaya yönelik bir fizibilite çalışması

yapılmaktadır. Bu süreçte, 1200 GW düzeyinde bir rüzgar gücü kapasitesi

oluşturularak, 2 milyonu aşkın kişiye iş olanağı oluşturulacak ve iklim değişikliğine

neden olan 10 milyar 700 milyon ton karbondioksitin üretilmesi önlenecektir

(Keskin, 2004).

10

1.2.2. Rüzgar enerjisinin avantajları

• Bu türbinler yakıt olarak rüzgarı kullandıklarından atmosfere zehirli gaz

vermezler.

• Rüzgar çiftlikleri kuruldukları alanın sadece % 1’lik bölümünü kullanırlar.

Geri kalan kısım tarımsal faaliyetlerde rahatlıkla kullanılabilir.(Şekil 1.3)

• Rüzgar çiftlikleri, termik, hidrolik, vb. santralleri, ekonomik açıdan rekabet

edecek düzeye gelmiştir.

• Rüzgar çiftliklerinin söküm maliyeti yoktur. Çünkü sökülen türbinlerin hurda

değeri söküm maliyetini karşılamaktadır.

• Bu çiftliklerin ömürlerini tamamlamasından sonra türbinlerin kullanıldığı

alan eski haline kolayca getirilmektedir.

• Bu çiftliklerde dışa bağımlılık yoktur (Akkaya, 2007).

Şekil 1. 3. Rüzgar çiftliklerinde türbinler arası tarım arazisi olarak kullanılabilir

(Akkaya, 2007).

1.2.3. Rüzgar enerjisinin dezavantajı

• Gürültülüdürler ve kuş ölümlerine neden olurlar.

• Radyo ve TV alıcılarında parazite neden olurlar (Akkaya, 2007).

11

1.2.4. Rüzgar enerjisinin diğer enerji türleri ile karşılaştırılması

Enerji üretimi için seçilecek yönteme karar verilmesinde en etkili olan dört önemli

faktör şunlardır: Kaynağın elde edilebilirliliği, çevreye etkisi, yatırım ve üretim

maliyetleri, kaynağın ömrü. Rüzgar enerjisini çevresel etkiler konusunda diğer enerji

üretim metotları ile kıyaslayacak olursak; Çizelge 1.1’de görüldüğü gibi rüzgar

enerjisinin tek çevresel etkisi gürültü olmakla birlikte, rüzgar enerjisinden

faydalanmak açısından tercih edilen arazilerin genel olarak yerleşim yerlerinden ve

ormanlar gibi doğal yaşamın olduğu yerlerden uzakta olması bu sorunu

hafifletmektedir. Diğer üç kriter açısından kıyaslanma ise Çizelge 1.2.’de

sunulmaktadır.

Çizelge 1. 1. Enerji üretim sistemlerinin çevresel etkileri açısından değerlendirilmesi

İklim

Değişikliği

Asit

Yağmuru

Su

Kirliliği

Toprak

Kirliliği Gürültü Radyasyon

Petrol Var Var Var Var Var -

Kömür Var Var Var Var Var Var

Doğalgaz Var Var Var Var -

Nükleer - - Var Var - Var

Hidrolik Var - - - - -

Rüzgar - - - - (çok az) -

Güneş - - - - - -

Jeotermal - - Var Var - -

Çizelge 1.2’de enerji üretim metotlarının kaynak elde edilebilirliliği, maliyet ve ömür

açısından kıyaslaması ise şu şekildedir: Rüzgar enerjisi, maliyeti açısından hidrolik

ve doğal gaza karşı dezavantajlı durumda olsa da, pek çok ülkede devlet teşviki

uygulaması ile desteklenmektedir. Bunun yanında, ülkemizde doğal gaz bilindiği gibi

yurt dışından ithal edilmekte olup, ülkenin enerji ihtiyacı konusunda bu dışa

bağımlılığı çeşitli sakıncalar doğurmaktadır. Ayrıca, uzun vadeli düşünüldüğünde

rüzgar enerjisi alanında yapılacak yatırımlar ve araştırmalar, enerji kaynağı üzerinde

12

bir ömür sınırı olmadığından her zaman için geçerliliklerini koruyacaklardır (Çağlar

ve Canbaz, 2002).

Çizelge 1. 2. Enerji üretim metotlarının maliyet - ömür ilişkisi(Çağlar ve Canbaz,

2002).

Enerji Türü Dışa Bağımlı /

Yerel

Kalan Ömür

(Yıl)

Yatırım

Maliyeti

($/KWh)

Üretim

Maliyeti

($c/KWh)

Petrol Dışa Bağımlı 40-45 1.500-2.000 6,0

Kömür Yerel / Dışa

Bağımlı 200-250 1.400-1.600 2,5-3,0

Doğalgaz Dışa Bağımlı 60-65 600-700 3,0

Nükleer Dışa Bağımlı - 3.000-4.000 7,5

Hidrolik Yerel - 750-1.200 0,5-2,0

Rüzgar Yerel - 1.000-1.200 3,5-7,0

Güneş Yerel - Yüksek 10,0-20,0

Jeotermal Yerel - 1.500-2.000 3,0-4,0

1.3. Rüzgar Enerjisinin Türkiye’deki Durumu

Türkiye’nin ihtiyaç duyduğu enerji, gelişmiş bir ülke olma çabalarına koşut olarak

günden güne artmaktadır. Sürdürülebilir kalkınmanın itici gücü olan enerji

kaynaklarının çeşitlilik bakımından neredeyse tamamına sahip ülkemizde, yerli

kaynaklarımız miktar bakımından yeterli değildir. Bu nedenle Türkiye enerji

ithalatçısı bir ülke konumunda bulunmaktadır (Yiğitgüden, 2001).

Türkiye’nin enerji ihtiyacının güvenli olarak karşılanması için, birçok ülkede olduğu

gibi ülkemizde de sonsuz, tükenmeyen, temiz ve dışa bağımlı olmayan yenilenebilir

enerji kaynaklarına yönelinmesi önem kazanmıştır. Yenilenebilir enerji kaynakları

olarak bilinen hidrolik, rüzgâr, güneş, jeotermal, biyokütle, dalga, gel-git enerjileri

içerisinde en yaygın olan ve teknolojisi en hızlı gelişeni ise rüzgâr enerjisidir. Rüzgâr

enerjisinin bu kadar hızlı gelişmesinin nedeni, doğada serbest bir halde ve bol olarak

13

bulunması ile enerji kaynağı çeşitliliği yaratması yanında dışa bağımlı olmayan temiz

bir enerji kaynağı olmasıdır. Türkiye’nin bulunduğu coğrafi yöreye bağlı olarak

komşu ve bölge ülkelerinde yapılmış ölçüm verileri ve Devlet Meteoroloji

İşleri’nden (DMĠ) alınan düzenlenmiş veriler, ülkenin rüzgâr enerjisi bakımından

zengin olduğunu göstermektedir (Dündar, Canbaz, Akgün ve Ural, 2002).

Türkiye’de rüzgâr enerjisinden elektrik üretimine ilk olarak İzmir-Çeşme Altınyunus

otelinde 55 kW nominal rüzgâr güç kapasitesi ile 1986’da başlanmıştır. Daha sonra

Türkiye’de ilk rüzgâr enerji santrali 1998 yılında 1.5 MW kurulu güç ile İzmir-

Çeşme’de işletmeye alınmış olup ilk rüzgâr türbin kanat fabrikası ise İzmir’de

Demirer-Enercon ortak yatırımı ile 2002 yılında kurulmuştur. Günümüzde bu kanat

fabrikasından 26 ülkeye ihracat sağlanmaktadır (Yiğitgüden, 2001).

1.3.1. Türkiye’nin rüzgar enerjisi potansiyeli

Türkiye'deki rüzgar enerjisi kaynakları teorik olarak Türkiye'nin elektriğinin

tamamını karşılayabilecek yeterliliktedir. Fakat rüzgar enerjisinin sisteme girişinin

tutarlı bir biçiminde gerçekleşmesini kolaylaştırmak üzere gerekli altyapı

tasarımlanmalıdır. EİKT Avrupa Ülkelerinde Rüzgar Enerji Potansiyelinin bir özeti

aşağıdaki Çizelgede verilmiştir. Çizelgede de görüldüğü gibi Türkiye Avrupa'da

rüzgar enerjisi potansiyeli en ümit verici olan ülkedir.

Türkiye'nin teknik potansiyeli 83.000 MW dır. Bu, Türkiye'nin biran önce

kullanması gereken önemli bir rüzgar enerjisi potansiyeli olduğunu göstermektedir.

Türkiye'nin Anadolu ve Rumeli kısımlarına dengeli bir dağılımla seçilen 20

meteorolojik istasyon çevresinde Türkiye Rüzgar Atlası çalışmaları Dr. Tanay Sıdkı

Uyar ve çalışma arkadaşları tarafından 1989 yılında tamamlanmıştır. Bu çalışma

meteoroloji istasyonlarında toplanan verilerin rüzgar enerjisinden yararlanmak

amacıyla yapılacak çalışmalarda kullanılabilecek düzeyde temsil olmadığını

kanıtlamıştır.

14

Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği TÜREB' in kuruluşundan sonra yatırımcılar,

akademisyenler, imalatçılar ve diğerleri Türkiye'de rüzgar enerjisi gelişimini

desteklemek üzere bir araya geldiler.

1996 yılında da ETKB' nin Türkiye'de rüzgar enerjisi kullanımına ilişkin politikası

pek iyimser değildi. Resmi açıklamalar Türkiye'de rüzgar enerjisi gelişimine çok

şans tanımıyorlardı. Son üç yıldır, Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği'nin çabaları ve

ETKB ile Elektrik İşleri Etüt İdaresinin (EİEİ) TUREB çalışmalarına katılımı sonrası

Türkiye'deki rüzgar enerjisi potansiyeli kabul görmeye başlamıştır.

Türkiye'de rüzgar enerjisinin gelişiminin önündeki sorunları belirlemek üzere

İberotel Sarıgerme Park Ortaca' da Kocaeli Üniversitesi Yeni ve Yenilenebilir Enerji

Kaynakları ve Teknolojileri Araştırma Birimi tarafından 3 adet Uluslararası Rüzgar

Enerjisi Atölye Çalışması düzenlenmiştir. Bu atölye çalışmalarına katılanlar daha

sonra uzun süreli ortaklıklar kurmuş ve Türkiye'de rüzgar enerjisi kullanımı

çalışmaları yaygınlaşmıştır.

Kocaeli Üniversitesi YEKAB birimi tarafından İstanbul'da koordinasyonu ve

tasarımı yapılan 2 adet uluslararası enerji teknolojileri fuarı kamuoyu ve karar

vericilere modern rüzgar türbinlerinin gelişmişliğini göstermiştir (Uyar, 2004).

1.3.2. Türkiye’deki rüzgar santralleri

Çizelge 1.3’te Türkiye’de kurulu rüzgar santralleri, üretime geçiş tarihleri ve kurulu

güçleri ile birlikte gösterilmektedir. Şekil 1.4 ve Şekil 1.5’te de kurulu bazı rüzgar

santralleri görülmektedir.

15

Çizelge 1. 3. Türkiye’deki rüzgar santralleri (Tureb, 2011) Mevkii Şirket Üretime Geçiş

Tarihi

Kurulu Güç

(MW)

İzmir-Çeşme Alize A.Ş. 1998 1,50

İzmir-Çeşme Güçbirliği A.Ş. 1998 7,20

Çanakkale-Bozcaada Bores A.Ş. 2000 10,20

İstanbul-Hadımköy Sunjüt A.Ş. 2003 1,20

Balıkesir-Bandırma Bares A.Ş. I/2006 30,00

İstanbul-Silivri Ertürk A.Ş. II/2006 0,85

İzmir-Çeşme Mare A.Ş. I/2007 39,20

Manisa-Akhisar Deniz A.Ş. I/2007 10,80

Çanakkale-İntepe Anemon A.Ş. I/2007 30,40

Çanakkale-Gelibolu Doğal A.Ş. II/2007 14,90

İŞLETMEDEKİ KAPASİTE TOPLAMI 146,25

Hatay-Samandağ Deniz A.Ş. II/2007 30,00

Manisa-Sayalar Doğal A.Ş. II/2007 30,40

İstanbul-Gaziosmanpaşa Lodos A.Ş. I/2008 24,00

İstanbul-Çatalca Ertürk A.Ş. I/2008 60,00

İNŞA HALİNDEKİ KAPASİTE TOPLAMI 144,40

Muğla-Datça Dares A.Ş. I/2008 28,80

İzmir-Aliağa İnnores A.Ş. I/2008 42,50

Balıkesir-Şamlı Baki A.Ş. I/2008 90,00

Aydın-Çine Sabaş A.Ş. I/2008 19,50

Hatay-Samandağ Ezse Ltd. Şti. II/2008 35,10

Hatay-Samandağ Ezse Ltd. Şti. II/2008 22,50

İzmir-Kemalpaşa Ak-El A.Ş. II/2008 66,66

Bilecik Sagap A.Ş. II/2008 66,60

Çanakkale As Makinsan Temiz A.Ş. II/2008 30,00

Osmaniye-Bahçe Rotor A.Ş. I/2009 130,00

Manisa-Soma Soma A.Ş: I/2009 140,80

Balıkesir-Kepsut Poyraz A.Ş. I/2009 54,90

İzmir-Aliağa Doruk A.Ş. I/2009 30,00

TEDARİK SÖLEŞMESİ İMZALI PROJE TOPLAMI 757,36

16

Şekil 1. 4. Çeşme’de bir rüzgar rüzgar santrali (Anonim, 2004).

Şekil 1. 5. Bandırma Rüzgar Santrali (Anonim, 2004).

17

1.3.3. Türkiye’nin rüzgar atlası

Elektrik İşleri Genel Müdürlüğü tarafından hazırlanan Türkiye rüzgar atlası Şekil

1.6’da görülmektedir. Yine aynı kurum tarafından hazırlanan 50 ve 70 m’ deki yıllık

ortalama rüzgar hızları Şekil 1.7 ve Şekil 1.8’de gösterilmiştir. Şekil 1.9’da ise 50 m’

deki yıllık ortalama güç yoğunlukları gösterilmiştir.

Şekil 1. 6. Türkiye rüzgar atlası

18

Şekil 1. 7. Repa rüzgar atlası 50 metre yıllık ortalama rüzgar hızları

Şekil 1. 8. Repa rüzgar atlası 70 metre yıllık ortalama rüzgar hızları

Şekil 1. 9. Repa rüzgar atlası 50 metre yıllık ortalama güç yoğunlukları

Çizelge 1.4’te Türkiye’deki bazı istasyonların çeşitli yüksekliklerdeki rüzgar enerjisi

verileri gösterilmektedir.

19

Çizelge 1. 4. Türkiye’deki bazı istasyonların rüzgar enerjisi verileri (Anonim, 2009).

İSTASYON 10m‘de ort.

hız m/s

10m‘de max

hız m/s

10m‘de

W/m2

50m‘de

W/m2

50m‘de enerji

ort. kWh/m2

Afyon 2.7 36.0 36 76 666

Antalya 2.7 38.7 39 80 701

Samsun 2.7 34.5 40 81 710

Sarıyer 2.9 41.2 42 94 823

Akhisar 2.7 32.5 44 96 841

Malatya 2.7 33.4 51 108 946

Anamur 3.1 42.2 52 111 972

Bergama 3.5 38.8 61 134 1174

Inebolu 3.7 41.8 63 145 1270

Gökçeada 3.5 35.2 69 193 1700

Sinop 3.6 40.5 84 182 1594

Bodrum 3.7 41.7 85 183 1603

Antakya 4.0 28.4 85 202 2000

Çanakkale 3.9 35.4 92 205 1800

Çorlu 3.8 30.2 96 222 1900

Mardin 4.3 38.1 186 321 3000

Bandırma 5.8 39.9 300 474 4100

Bozcaada 6.2 43.3 317 675 5900

1.4. Dünya’da Rüzgar Enerjisi

Dünyada modern rüzgar enerjisi kullanımı 1973-1979 yılları arasındaki petrol krizi

ile beraber başlamıştır. Bu dönemde devlet destekli birçok araştırma ve geliştirme

programı başlatılmıştır. Zamanla özel sektör yavaş bir tempo ile ortaya çıkmıştır.İlk

büyük ticari Pazar 1980-1986 yılları arasında Kaliforniya’da ortaya çıkmış ve

uluslararası rüzgar enerjisi endüstrisinin gelişimine yardımcı olmuştur. Danimarka,

İngiltere, Almanya, Japonya ve Hollanda gibi üreticiler Kaliforniya’daki pazarı bazı

Amerikan şirketlerle paylaşmışlardır. Bu süre içerisinde ortalama rüzgar enerjisi

üretimi 55 kW’tan 100 kW’a çıkmıştır.

20

Şekil 1.10’da ABD’nin Kaliforniya eyaletindeki bir rüzgar çiftliği görülmektedir.

(Anonim, 2004)

Şekil 1. 10. ABD’nin Kaliforniya Eyaletindeki Altamount Pass Rüzgar Çiftliği

(Anonim, 2004)

1986-1990 yılları arasında Kaliforniya pazarında ani bir düşüş yaşanmıştır. Bunun

sonucu olarak birçok şirket iflas etmiş, bazıları ise yeniden organize olmuştur. Bu

süre içinde rüzgar türbinlerinin maliyetleri önemli ölçüde düşürülmüştür. 1990

yılından itibaren dikkat çeken pazarlar Almanya, Hindistan, İngiltere, Hollanda,

İspanya ve İsveç olarak ortaya çıkmıştır. 1990-1996 yılları arasında ortalama rüzgar

enerjisi üretimi 200 kW’tan 500 kW’a çıkmıştır. 1992 yılında Danimarka’daki kurulu

güç 215 kW, Almanya’da ise 185 kW olarak belirlenmiştir.1995 yılında her iki

ülkedeki rakam 530 kW’a çıkmıştır. 1990 yılında 200 MW/yıl olan dünya pazarı

talebi 1995’te 1300 MW/yıl’a çıkmıştır. Avrupalı rüzgar türbini üreticileri son 10

yılda pazarın büyük kısmını ele geçirmişlerdir.

Halen dünyada rüzgar enerjisinden yararlanan ülke sayısı sürekli olarak artmaktadır.

Son yıllarda rüzgar enerjisi için en başarılı pazarlar başta Danimarka, Almanya ve

İspanya olmak üzere Avrupa’dadır. Bu teknolojinin kullanımında ABD ve bunun

yanı sıra gelişmekte olan ülkelerden Hindistan, Çin ve Güney Amerika’da büyük bir

patlama olmuştur.Rüzgar enerjisi genellikle geniş bir coğrafyada ve çeşitli

yapılardaki ekonomilerde başarılı olmuştur.

21

İspanya 2000 yılında 713 MW’lık, Almanya 1668 MW ve Danimarka 552 MW’lık

yeni enerji santralini devreye almıştır. AB mevcut 40 000 MW’lık üretim

kapasitesini 2010 yılına kadar %50 arttırarak 60 000 MW’a yükseltmiştir. Özellikle

Akdeniz havzasında yaşanmakta olan rüzgar enerjisi yatırımlar adeta bir yarış niteliği

kazanmıştır. Fas’ta kurulmakta olan 50MW’lık santral, İtalya’nın Apuila bölgesinde

kurulmakta olan 170 MW ile Mısır ve Türkiye’de başlayan projeler, havzanın yakın

gelecekte önemli bir kaynağa dönüşmesini sağlayacaktır.

Almanya’da halen 9375 adet rüzgar türbini yılda toplam 11.5 milyar kW’lık enerji

üretmektedir.Almanya toplam tüketimin yaklaşık %5’ini rüzgar enerjisinden

üretmeyi başarmış olup yakın gelecekte bu payı %10’a çıkarmayı hedeflemektedir.

İspanya’nın 2000 yılında 1800 yeni türbin siparişi ile iki yılda 1400 MW’lık yeni

yatırım hamlesi AB içinde ilgi uyandırmıştır. Danimarka; halen kullanmakta olduğu

elektriğin %10’unu rüzgardan sağlarken bu oranın 2030’da %50 mertebelerini

hedeflemesi de topluluk içinde yeni bir momentum oluşturmuştur. İrlanda, Hollanda,

Fransa, İsveç, Yunanistan ve İtalya’da da rüzgar enerjisi payını arttırma çabaları

bulunmaktadır.

Hindistan’ın mevcut üretim kapasitesi 1167 MW olup, kapasitenin hızla arttırılması

için federal düzeyde çalışmalar başlatılmıştır. Çin’de halen 265 MW olan kurulu

kapasite, potansiyelin ancak %1’i olarak ifade edilmektedir. Uzak doğu ülkelerinden

Pakistan 471 milyon $’lık yeni bir proje başlatmıştır.Japonya’da halen hatırı sayılır

bir kapasite mevcuttur. Avustralya’nın mevcut 500 MW’lık rüzgar enerjisi üretim

kapasitesinin yakın gelecekte büyük oranda arttırılması planlamıştır (Yerebakan,

2001).

22

Şekil 1. 11. Avrupa ülkelerindeki rüzgar enerjisi kurulu gücü (Tureb, 2011)

Çizelge 1.5’te Dünya’daki en büyük 10 pazardaki ve bunlar dışında kalan diğer

ülkerelerdeki toplam kurulu güçler ve pazar payları gösterilmektedir.Çizelgede de

görüldüğü gibi en büyük 10 pazara sahip ülkelerin dünya üzerindeki pazar payı

%84.2 gibi büyük bir rakama ulaşmıştır.

23

Çizelge 1. 5. En büyük 10 pazardaki kurulu güç ve pazar payları (Tureb, 2011).

ÜLKELER KURULU GÜÇ (MW) PAZAR PAYI (%)

ABD 35159 22,3

ALMANYA 25777 16,3

ÇİN 25104 15,9

İSPANYA 19149 12,1

HİNDİSTAN 10926 6,9

İTALYA 4850 3,1

FRANSA 4492 2,8

İNGİLTERE 4051 2,6

PORTEKİZ 3535 2,2

DANİMARKA 3465 2,2

EN BÜYÜK 10 PAZAR 134762 84,2

DİĞER ÜLKELER 23137 15,8

DÜNYA TOPLAMI 157899

24

2. KAYNAK ÖZETLERİ

Özpınar (2007) yapmış olduğu doktora tezi çalışmasında Dünya’daki enerji sorununa

çözüm olacak yenilenebilir enerji kaynaklarının öneminden bahsetmiş ve bu soruna

özellikle nöral ağlar (yapay sinir ağları) kullanarak yeni yaklaşımlar getirmiştir. Bu

çalışmada 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 planlamasının günlük, aylık ve yıllık

olarak büyük bir hassasiyetle yapılabilmesi öngörülmüştür.

Akkaya (2007) yapmış olduğu tez çalışmasında yenilenebilir enerji kaynaklarının

Türkiye’deki kullanımı ve potansiyeli konusunda bir araştırma yapmıştır.

Yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgâr enerjisi üzerinde durarak Balıkesir,

Çanakkale ve Manisa şehirlerinde seçilen sahaların fizibilite çalışmalarını yapmıştır.

Yapılan çalışma sonucunda bu bölgede kurulabilecek rüzgâr santraline en uygun

alanın 76.573 MWh yıllık enerji üretimi ile Çanakkale’deki saha olduğu sonucuna

varmıştır.

Uğuz (2005) yapmış olduğu tez çalışmasında, bir evin ihtiyacını karşılayacak kadar

elektrik üretmek amacıyla sabit mıknatıslı bir rüzgâr türbini imal etmeyi

hedeflemiştir. Üç kanatlı, yatay eksenli, direk jeneratöre bağlı, eksenel akılı, sabit

neodyum mıknatıslı ve çıkışta doğrultucu devresi olan rüzgâr türbini tasarlamış ve

imalatını gerçekleştirmiştir. Çıkış güç değerlerini kaydederek, sabit mıknatıslı

makinelerin yapılarını araştırmıştır. İstenilen güç değeri elde edilerek, verimin nasıl

arttırılabileceğini göstermiştir.

Şimşek (2007) yapmış olduğu tez çalışmasında rüzgâr enerjisini incelemiş ve Sivas

şartlarında bir rüzgâr santrali tasarımını gerçekleştirmiştir. Çalışmasında ilk önce,

rüzgâr enerjisinin Türkiye ve Dünya’daki durumu ile ilgili teorik ve istatistikî

bilgilere yer vermiştir. Daha sonra Sivas Meraküm Tepe’ye ait 2005 yılı günlük

rüzgâr hızı verilerini incelemiş ve bu bağlamda Meraküm Tepe’nin; rüzgar enerjisi

potansiyeli ve rüzgar frekans dağılımını belirlemiştir. Ayrıca bölge şartlarında

25

kurulması tasarlanan 2300 kW ve 5 kW gücündeki iki farklı rüzgar türbininin

üreteceği elektriğin birim fiyatını hesaplamıştır.

Yılmaz (2007) yapmış olduğu tez çalışmasında Doğu Anadolu Bölgesi’nde bulunan

illerin, sıcaklık, nem, basınç, rüzgâr hızı, rüzgar gücü, güneşlenme şiddeti ve

güneşlenme müddeti gibi iklim parametrelerini 15 yıllık (1991-2005) bir periyotta

inceleyerek modellenmesini gerçekleştirmiştir. Hava şartlarının modellenmesinde

lineer regresyon analizini kullanmıştır. Geliştirilen modellerin hava şartları ve hava

şartlarının çevre ve enerji üzerindeki etkileri ile ilgili herhangi bir çalışmada

kullanılabileceğini göstermiştir.

Dündar (1997) yapmış olduğu tez çalışmasında Türkiye’deki ortalama rüzgar hız ve

enerji potansiyellerinin dağılışını genel olarak incelemiş, inceleme sonunda rüzgar

enerjisinden yararlanılabilecek alanlardan Bandırma, Bodrum, Bozcaada ve Çeşme

merkezleri için; Avrupa Rüzgar Atlası’nın hazırlanmasında kullanılan bilgisayar

programından (WASP) yararlanarak rüzgar atlası istatistiklerini hesaplamıştır.

26

3. MATERYAL VE YÖNTEM

3.1. Materyal

Isparta ili rüzgar enerjisi potansiyelinin yapay zeka yöntemi ile tahmini için gerekli

olan, Isparta iline ait 1975-2008 yılları arasındaki meteorolojik veriler Isparta

Meteoroloji İl Müdürlüğünden temin edilmiştir. Ayrıca rüzgar hızı tahmini için

ANFIS ve YSA (Yapay Sinir Ağları) sistemleri kullanılmıştır.

3.1.1. ANFIS

Adaptif ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (Adaptive-Network Based Fuzzy

Inference Systems) ANFIS, yapay sinir ağlarının paralel hesaplayabilme ve öğrenme

kabiliyeti ile mantığın çıkarım çıakrım özelliğini kullanan melez bir yapay zeka

yöntemidir.Jang tarafından 1993 yılında geliştirilmiş olan ANFIS model sugeno tipi

bulanık çıkarım sistemini ve melez öğrenme(hybrid learning) algoritmasını kullanır

(Jang, 1993).

Adaptif (uyumlu) ağlar, doğrudan bağlanmış düğümlerden oluşur. Her bir düğüm,

bir işlem birimini temsil eder. Düğümler arasındaki bağlantılar, aralarındaki değeri

tam olarak belli olmayan bir ilgiyi(ağırlığı) gösterir. Düğümlerin hepsi veya bir kısmı

adaptif yapıda olabilir. Adaptasyon bu düğümlerin çıkışlarının değişebilir

parametrelerle belirlenmesi suretiyle oluşturulur. Öğrenme kuralları, değişebilir

parametrelerin, ağın tamamının çıkışı ile hedef değer arasındaki farkı, yani hatayı

minimum yapacak şekilde nasıl değiştirilmesi gerektiğini belirler.Adaptif ağlar

sistem tanımlama için kullanılır. Verilen giriş-çıkış veri setleriyle tanımlanan

bilinmeyen sistemin, en uygun ağ yapısı ve parametre setleriyle en iyi şekilde

modellenmesinde kullanılır. Adaptif ağlardaki temel öğrenme kuralı, en dik

iniş(steepest descent) yöntemidir (Jang, 1997).

ANFIS, ele alınan problem için oluşturulan yapıya göre olası tüm kuralları

atlayabilmekte veya kuralların veriler yardımıyla uzman tarafından atanmasına

27

imkan vermektedir. ANFIS’in kural oluşturabilmesi veya kural oluşumuna imkan

sağlaması uzman görüşlerinden faydalanması anlamına gelmektedir. Bu nedenle

birçok tahmini probleminde yapay sinir ağlarına uzman görüşlerinden faydalanma

imkanı tanıdığı için ortalama hata kareler (MSE) kriterine göre daha iyi sonuçlar elde

edilmesini mümkün kılmaktadır.

Şekil 3. 1. Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (Jang, 1993).

ANFIS şekilde görüldüğü gibi 6 katmandan oluşmaktadır. ANFIS yapısındaki her

katmana ait düğüm işlevleri ve katmanların isleyişi sırasıyla şöyledir:

1.Katman:

Giriş katmanı olarak adlandırılmaktadır. Bu katmandaki her düğümden alınan giriş

sinyalleri diğer katmanlara aktarılır.

2.Katman:

Bulanıklaştırma katmanı olarak adlandırılır. Giriş değerlerini bulanık kümelere

ayırmada Jang’ın ANFIS modeli, üyelik fonksiyonu sekli olarak genelleştirilmiş Bell

aktivasyon fonksiyonunu kullanmaktadır. Burada, her bir düğümün çıkısı, giriş

değerlerine ve kullanılan üyelik fonksiyonuna bağlı olan üyelik derecelerinden

oluşmaktadır ve 2.katmandan elde edilen üyelik dereceleri ( )jA xμ ve ( )

jB yμ şeklinde

gösterilir.

3.Katman:

Kural katmanıdır. Bu katmandaki her bir düğüm, Sugeno bulanık mantık çıkarım

28

sistemine göre oluşturulan kuralları ve sayısını ifade etmektedir. Her bir kural

düğümünün çıkısı iμ , 2. katmandan gelen üyelik derecelerinin çarpımı olmaktadır.

iμ değerlerinin elde edilişi ise, (j=1,2) ve (i=1,….,n) olmak üzere,

3 ( ) ( )

j ji i A B iy x yμ μ μ= Π = × = (3.1)

şeklindedir. Burada, 3iy , 3. katmanın çıkış değerlerini; n ise, bu katmandaki düğüm

sayısını ifade etmektedir.

4.Katman:

Normalizasyon katmanıdır. Bu katmandaki her bir düğüm, kural katmanından gelen

tüm düğümleri giriş değeri olarak kabul etmekte ve her bir kuralın normalleştirilmiş

ateşleme seviyesini hesaplamaktadır.

Normalleştirilmiş ateşleme seviyesi iμ ’nin hesaplanması ise,

4

1

ii in

ii

y Ni μ μμ

=

= = =

∑, (i=1,n) (3.2)

formülüne göre gerçekleştirilir..

5.Katman:

Arındırma katmanıdır. Arındırma katmanındaki her bir düğümde verilen bir kuralın

ağırlıklandırılmış sonuç değerleri hesaplanmaktadır. 5 katmandaki i.düğümün çıkış

değeri ise, 5

1 2[ ]i i i i iy p x q x rμ= + + , (i=1,n) (3.3)

şeklinde olmaktadır. Buradaki (pi, qi, ri) değişkenleri, i. kuralın sonuç parametreleri

kümesidir.

6.Katman:

Toplam katmanıdır. Bu katmanda sadece bir düğüm vardır ve Σ ile etiketlenmiştir.

Burada, 5.katmandaki her bir düğümün çıkış değeri toplanarak sonuçta, ANFIS

sisteminin gerçek değeri elde edilir.

Sistemin çıkış değeri olan y’nin hesaplanması ise,

29

1 21

[ ]n

i i i ii

y p x q x rμ=

= + +∑ (3.4)

denklemine göre olmaktadır (Jang, 1993).

3.1.1.1. ANFIS mimarisi ve eğitim parametreleri

Çizelge 3.1’de rüzgar hızı tahmininde kullanılan ANFIS modelinin eğitim

parametreleri gösterilmektedir.

Çizelge 3. 1. ANFIS mimarisi ve eğitim parametreleri Eğitim verisi sayısı 329

Test verisi sayısı 79

MF çeşidi gaussMF

Kural sayısı 240

Öğrenme Kuralları Least square estimation

Gradient descent algorithm

Momentum sabiti 1.25

Devir sayısı 1000

3.1.2. Yapay sinir ağları

Yapay sinir ağları, insan beyni esas alınarak modellenmiş bir sistemdir. Klasik

yöntemlerle çözülemeyen problemleri insan beyninin çalışma sistemine benzer

yöntemlerle çözmeye çalışır (Kalogirou, 2000).

Bilgisayar ortamında, beynin yaptığı işlemleri yapabilen, karar veren, sonuç çıkaran,

yetersiz veri durumunda var olan mevcut bilgiden yola çıkarak sonuca ulaşan, sürekli

veri girişini kabul eden, öğrenen, hatırlayan bir algoritma kısaca “Yapay Sinir

Ağları” olarak adlandırılır.

YSA’ların bir çok avantajı vardır. Öncelikle uyarlanabilirler, veriyi alır ve ondan

öğrenirler. Bu yüzden, uygulanan verilerden çözümleri çıkarırlar. İkinci olarak,

YSA’lar genelleme yapabilir, daha önce öğretilmiş olan verilere kabaca benzeyen

30

verileri de işleyebilirler. Böylece bir hata toleransı sağlarlar. Genelleme özelliği

pratik uygulamalarda önemlidir. Üçüncü olarak, bu ağlar doğrusal değildir. Bir

sistemin girdi değişkenleri arasındaki karmaşık etkileşimleri çıkarabilirler. Doğrusal

sistemlerde bir tek değişkenin değişimi, çıktıda orantılı bir değişim oluşturur ve

girdinin etkisi yalnızca kendi değerine bağlıdır. Doğrusal olmayan bir sistemde etki,

diğer girdilere de bağlıdır ve gerçek dünyadaki sistemler genelde doğrusal değildir.

Dördüncü olarak, YSA’lar bilgiyi paralel işleme yeteneğinden dolayı hataya

toleranslıdır. Yani YSA’lar; bir çok aynı, bağımsız işlemleri aynı anda yapabilir

(Kalogirou, 1999).

YSA’ların bazı dezavantajları da vardır. YSA uygulaması için kesin kurallar ve

tasarım kriterleri yoktur. Ağın eğitilmesi zor ve imkansız olabilir. Ayrıca

YSA’lardaki en büyük problemlerden birisi, karmaşık problemleri çözmek için ya

çok büyük, ya da çok katmanlı ve çok nöron içeren sinir ağlarına ihtiyaç olmasıdır.

YSA’lar büyüdükçe çalışmaları yavaşlamaktadır. Bir YSA’nın kesinlikle doğru

çalışacağı hiçbir zaman söylenemez. Çünkü o da insan beyni gibi hata yapabilir

(Kalogirou, 2000).

3.1.2.1. Yapay sinir ağlarının mimarisi

YSA uygulamalarında tek katmanlı ve çok katmanlı sinir ağları kullanılır. Şekil

3.2.’de görülen tek katmanlı ağ, bir girdi ve bir çıktı katmanından oluşur. Burada

girdi katmanı işlem yapmaz. Basit olarak ağırlıklarla değiştirilen girdileri, gelecek

katmandaki her bir sinire gönderir (Fu, 1994).

Şekil 3. 2. Tek katmanlı bir yapay sinir ağı (Fu, 1994).

y1

y2

x1

x2

xn

xo

girdi katmanı

çıktı katmanı

31

Şekil 3.3.’de görülen çok katmanlı sinir ağları, bir veya birden fazla gizli katmana

sahiptir. Çok katmanlı ağ, en azından bir gizli katmanlı ileri bildirimli bir sinir ağıdır.

Girdi katmanı, katman olarak sayılmaz. Bu yüzden, n katmanlı bir ağ n-1 adet gizli

katmana, bir girdi ve bir çıktı katmanına sahiptir. Genellikle lineer olmayan problem

çözümlerinde çok katmanlı YSA’lar kullanılır (Fu, 1994).

Şekil 3. 3. Çok katmanlı bir yapay sinir ağı (Fu, 1994).

3.1.2.2. YSA’nın çalışma prensibi

YSA’lar çalıştırıldığı zaman takip edilen akış şeması Şekil 3.4.’de görülmektedir. İlk

olarak YSA’yı eğitmek ve test etmek için gerekli veriler toplanmalıdır. Bu veriler

toplandıktan sonra eğitim ve test veri kümelerine ayrılmalıdır. Eğitim veri kümesinin

çalışma aralığını kapsaması gerekir. Eğer belirli şartlar için eğitim verisi yoksa, bu

girişler için ağın çıkışı doğru sonuç vermez. Eğitim ve test veri kümelerinin

ayrılması, deneme yanılma prosedürünün önemli bir bölümünü teşkil eder

(Tsoukalas ve Uhrig, 1997).

Eğitim ve test veri kümesi belirlendikten sonra YSA’nın yapısını seçmek gerekir.

Burada iki görüş vardır. Bazı dizayncılar, istenilen hedef hataya ulaşmak amacıyla

yeterli serbestlik derecesine (gizli katmandaki nöronlara) sahip büyük bir ağ ile

Girdi katmanı

xo

x1

x2

xn

Gizli katman Çıktı katmanı

....

y1

y2

....

yn

hn

h2

h1

32

başlamayı tercih eder. Diğer dizayncılar ise küçük bir ağ ile başlamayı tercih ederler.

Daha sonra ağ eğitilinceye ve hedef hataya ulaşılıncaya kadar ağı büyütürler. Ağ

yapısı seçildikten sonra ağırlıklar ve biaslar başlatılır ve ağ çalıştırılır. Ağ, aşağıdaki

nedenlerden dolayı hedef hataya ulaşamayabilir :

1. Eğitim belirli bir hatada takılmış olabilir.

2. Ağ istenilen giriş-çıkış modeline uyum sağlamak için yeterli gizli

katmana ve nörona sahip değildir.

3. Eğitim veri kümesinde yeterli veri yoktur.

Bir durumunda, ağırlıklar ve biaslar tekrar başlatılır ve çalışma tekrar başlar. İki

durumunda, ağa gizli katman ve nöronlar eklenerek ağ tekrar çalıştırılır. Üç durumu,

bütün diğer bozukluklar olmadıkça genellikle görülmez.

İstenilen hataya göre çalışan en küçük ağ bulunduğu zaman ağ, test veri kümesiyle

test edilmelidir. Test veri kümesinin, eğitim veri kümesini de iyice kapsaması

gerekir. Hedef hataya ulaşılırsa çalışma tamamlanır. Hedef hataya ulaşılamazsa

eğitim veri kümesi eksik veya gizli katmandaki nöron sayısı fazla olabilir.

YSA verisi, ağın çalıştırılması beklenilen bölgenin tümünü kapsayacak şekilde

seçilmelidir. Genellikle verilerin büyük bir kısmı, eğitim veri kümesi olarak seçilir.

Geri kalan veriler ise ağın doğru genelleştirilmesini kanıtlamak için test verisi olarak

seçilir (Tsoukalas ve Uhrig, 1997).

33

Şekil 3. 4. Yapay sinir ağlarının çalışma akış şeması (Tsoukalas ve Uhrig, 1997).

Hata bir değere takıldı mı?

Verilerin Toplanması

Eğitim ve test veri kümelerini oluştur

YSA mimarisini seç

Ağırlıkları başlat

Hedef hataya ulaşıldı mı?

Test etme kümesini çalıştır

Hedef hataya ulaşıldı mı?

Bitir

Test etme kümesi yeterli mi ?

E

E

E

E

H

H H

H

34

3.1.2.3. Analiz ve değerlendirme yöntemleri

Yapay sinir ağları ile çalışılırken ağa girilen verilerin [0,1] aralığında normalize

edilmiş olması gerekmektedir. Girdileri normalize etmek için (3.5) formülü

kullanılmıştır.

Norm(x) = (x-min(x)/(max(x)-min(x)) (3.5)

Çalışılan modelin yapısına göre değişen sayılarda girdi ve çıktı sisteme tanıtılmış

daha sonra girilen veriler eldeki gerçek veriler kullanılarak üzerinden her bir veri için

hata hesaplanmıştır.

Hata(x) = (x(gerçek)-x(hesaplanan) ) / x(gerçek) (3.6)

MATLAB ile çalışılırken eldeki verilerin %80 yapar sinir ağını öğretme amaçlı

geriye kalan %20’lik veri ise genelleme hataları ve sistemin öğrenme

algoritmasından hedefe ulaşmadan erken çıkmasını engelleme amacı ile çapraz

korelasyon amacı ile sisteme tanıtılmıştır. Bu veri girişleri ve tanımlamalar için

MATLAB YSA kütüphanesinde gerekli tanımlamalar bulunmaktadır.

Verilerin analizleri yapılırken sistem tek bir veri seti üzerinde test edilmemiş, önce

eldeki verinin büyüklüğüne göre belli zaman aralıkları ile test edilmiş, sonra yıl

bazında yapılacak çalışmalar için Tipik ve Referans Yılları kullanılarak yapılan

çalışmalar tekrar edilmiştir.

MATLAB YSA kütüphanesi verilen girdiler ve YSA parametreleri ile sistemi

belirtilen algoritma ve öğrenme yapısı ile test eder. Öğrenme işlemi ile ilgili olarak

bir performans grafiği de vermektedir. Bu performans grafiğinde x ekseninde

EPOCH sayıları, y ekseninde ise hata bulunmaktadır. YSA’nın en fazla kaç EPOCH

yapması gerektiği veya yeterli hassasiyete ulaşma durumunda öğrenmeyi bırakması

için MATLAB parametrik olarak programlanabilir.

35

YSA modelinden elde edilen sonuçların doğruluğu bazı istatiksel analizlerle kontrol

edilir. İstatiksel analizde kullanılan parametrelerden bazıları aşağıda verilmiştir.

( )

n

tyRMSE

n

mmmmp∑

=

−= 1

2,,

(3.7)

( )

( )∑

∑

=

=

−

−−= n

mmmmm

n

mmpmm

tt

ytR

1

2,,

2

1,,

2 1 (3.8)

100cov,mmt

RMS= (3.9)

3.2. Isparta İlinde Kurulacak Bir Rüzgar Enerjisi Santrali İçin Maliyet Analizi

3.2.1. Isparta ilinin coğrafi konumu

Isparta ili, Akdeniz Bölgesi’nin kuzeyinde yer alan Göller bölgesinde yer almaktadır.

İl, 300 20’ ve 310 33’ doğu boylamları ile 370 18’ ve 380 30’ kuzey enlemleri

arasında bulunmaktadır. 8.933 km2’lik yüzölçümüne sahip olan Isparta ili, kuzey ve

kuzeybatıdan Afyon ilinin Sultandağı, Çay, Şuhut, Dinar ve Dazkırı, batıdan ve

güneybatıdan Burdur ilinin Merkez, Ağlasun ve Bucak, güneyden Antalya ilinin

Serik ve Manavgat, doğu ve güneydoğudan ise Konya ilinin Akşehir, Doğanhisar ve

Beyşehir ilçeleri ile çevrilmiştir. Rakımı ortalama 1050 metredir (Anonim).

3.2.1.1. Isparta’nın rüzgar verileri

Şekil 3.5’te Isparta’da 50 m yükseklikteki rüzgar hız dağılımları gösterilmektedir. Ve

Çizelge 3.2’de de Isparta iline kurulabilecek rüzgar enerjisi santrali güç kapasitesi

görülmektedir.

36

Şekil 3. 5. Isparta’da 50 metre yükseklikte rüzgar hız dağılımı (Çetin, 2009)

Çizelge 3. 3. Isparta İline kurulabilecek rüzgar enerjisi santrali güç kapasitesi (Çetin,

2009)

50 Metrede

Rüzgar Gücü

(W/m2)

50 Metrede

Rüzgar Hızı

(m/s)

Toplam Alan

(km2)

Toplam Kurulu

Güç (MW)

300 – 400 6,8 – 7,5 260,48 1.302,40

400 – 500 7,5 – 8,1 18,50 92,48

500 – 600 8,1 – 8,6 5,65 28,24

600 – 800 8,6 – 9,5 0,00 0,00

> 800 > 9,5 0,00 0,00

284,63 1.423,12

37

3.2.2. Maliyet Analizi

Isparta ili içinde bulunan Süleyman Demirel Üniversitesi kampüsünde, kampüsün

elektrik ihtiyacını karşılayacak bir türbin tasarımı ve maliyet analizi planlanmıştır.

Kampüsün yıllık elektrik ihtiyacı 4 MW olarak belirlenmiştir. Ancak kampüs

içerisinde ve çevresinde yapılan ölçümler neticesinde, bölgedeki rüzgar kapasitesinin

kampüsün elektrik ihtiyacını karşılamasının mümkün olmayacağı tespit edilmiştir.

Bu sebeple daha önce yapılmış çalışmalarda, rüzgar kapasitesi yeterli düzeyde

olduğu tespit edilen Uluborlu ilçesi İnhisar mevkiinde kurulabilecek bir rüzgar

santrali için bir maliyet analizi yapılmıştır (Çetin, 2009).

3.2.2.1. Fizibilite

a) Saha İncelemesi : Bir meteoroloji uzmanı ve bir rüzgar enerjisi uzmanı

gerekmektedir.Kişi başına ortalama maliyet 500$. 2x500 = 1000$.

b) Kaynak Değerlendirmesi : Rüzgar hızı ölçüm istasyonları kurulmalıdır. Bir

istasyonun ölçüm yapılacak verilere ve yüksekliğe bağlı olarak maliyeti 40000$-

65000$ arasında değişmektedir.

c) Çevresel Dğerlendirme : Ses,görünümsel değerlendirmeler, bitki ve hayvanlar

üzerindeki etkilerin araştırılması için belirlenen maliyet 200$-800$ aralığındadır.

d) Ön proje :İnşa malzemelerinin,optimum sistem kapasitesinin,malzeme

çaplarının belirlenmesi. Projenin büyüklüğüne bağlı olarak 2-20 gün arasında

değişmektedir. Günlük maliyeti 300$.

e) Ayrıntılı Maliyet Tahmini : Fizibilite çalışmasıdır.Mühendislik hizmeti veren

firmalar tarafından gerçekleştirilmektedir. Ortalama 10 iş gününü kapsamaktadır.

Gün başına 300$ maliyeti bulunmaktadır.

38

f) Rapor Hazırlama : Fizibilite çalışmalarının bulguları ve önerilerini içeren bir

rapor hazırlanması gerekmektedir.Bir kişinin 2-15 iş gününü alabilecek bu raporun

maliyeti günlük 300$’dır.

g) Proje Yönetimi : Fizibilite çalışmalarının ve ilgili çevrelerle ilişkilerin

yönetimidir. 2-8 işgününü kapsamaktadır ve günlük maliyeti ortalama 400$’dır.

h) Seyahat ve Konaklama : Fizibilite etüdü çalışmasının tamamında görev

alacak uzmanların seyahat ve konaklama maliyetini içermektedir. Her seyahat için

200$ maliyet düşünüldüğünde ortalama 20 seyahat için toplam maliyet 4000$

olacaktır.

3.2.2.2. Anlaşmalar

a) İzin ve Onay : Resmi Kurumlardan alınacak onay ve izinler için toplam

maliyet 5000$.

b) Saha maliyeti : Yapılacak yollar ve çeşitli giderler için maliyet ortalama

1500$.

c) Hukuk ve Muhasebe : Ortalama 30 iş gününü kapsar ve günlük maliyet

ortalama 500$’dır.

d) Proje Finansman ve Yönetim: Uygun finansmanın bulunması için çalışacak

uzmanlar ve tüm anlaşmaları yönetecek uzmanların toplam maliyeti ortalama

10000$.

3.2.2.3. Tasarım

a) Bina Tasarımı : Kurulacak tesisin tasarımı için alınacak hizmetin karşılığı 2

işgünü için ortalama 500$.

39

b) Mekanik Tasarım : Mekanik tasarım konusunda uzmandan alınacak hizmetin

maliyeti 2 işgünü için ortalama 500$.

c) İnşa : Sahanın ve yapılacak yolların planlama ve dizayn işlemleri için 5

işgünü için ortalama maliyet 2500$.

d) Kontrolör : Projenin gerçekleşme safhasında plana uygun yapılıp

yapılmadığını kontrol için ayrılacak maliyettir. Günlük maliyeti 200$..

3.2.2.4. Sistem

a) Türbin : Vestas v47 modeli (50m) 660 kWh kapasiteli ve kW başına maliyeti

yaklaşık 1300$.

b) Yol ve İletim Hattı : Yapılacak tüm yollar için maliyet kilometre başına

5000$.

c) Türbin Temeli ve Kurulumu :Temel için işçilik ve malzeme toplam maliyeti

10000$ , kurulum için iş makinaları, işçilik ve yedek parça için ortalama toplam

maliyet 80000$.

d) Nakliye : Türbinin ve diğer malzemelerinin nakliye maliyeti ortalama

30000$ (Özcan, 2009).

40

4. ARAŞTIRMA BULGULARI VE TARTIŞMA

4.1. Rüzgar Hızı Tahmin Sonuçları

Meteorolojiden alınan, Isparta iline ait, 1975 ile 2008 yılları arasındaki aylık rüzgar

hızları kullanılarak Isparta ilinin rüzgar potansiyeli yapay zeka yöntemiyle tahmin

edilmiştir. Bu işlem sırasında toplam 408 adet verinin 79 adedi test için ayrılmıştır.

Çizelge 4.1’de girdi ve çıktı değerleri için kullanılan normalizasyon katsayıları

görülmektedir.

Çizelge 4. 1. Girdi ve çıktı değerleri için kullanılan normalizasyon katsayıları

Parametreler Değer

Yıl 2009

Ay 13

Rüzgar hızı 5

Bu veriler MATLAB programında Tanjant Sigmoid fonksiyonu kullanılarak

eğitilmiştir. Bu fonksiyonla farklı algoritmalarda alınan eğitim sonuçlarına göre

Çizelge 4.2’de görüldüğü gibi en uygun sonuçların LM12 algoritmasıyla alındığı

belirlenmiştir.Ve Şekil 4.1’de de regrasyon katsayısı (R2) sonucu grafiksel olarak

gösterilmiştir.

41

Çizelge 4. 2. Yapay sinir ağları ile tahmin edilen rüzgar hızlarının istatiksel analizi

RMSE cov R2

LM3 0,459193 0,223128 0,520157

LM4 0,384325 0,186749 0,66387

LM5 0,382469 0,185847 0,667108

LM6 0,417318 0,202781 0,603682

LM7 1,467915 0,713281 -3,90356

LM8 0,381464 0,185359 0,668856

LM9 0,401973 0,195324 0,632293

LM10 0,37541 0,182417 0,679283

LM11 0,385952 0,18754 0,661018

LM12 0,368777 0,179194 0,690517

SCG3 0,45176 0,219517 0,535565

SCG4 0,412056 0,200224 0,613614

SCG5 1,331848 0,647165 -3,03663

SCG6 0,436849 0,212271 0,565718

SCG7 0,392095 0,190525 0,650141

SCG8 0,431621 0,209731 0,57605

SCG9 0,433533 0,21066 0,572285

SCG10 0,393453 0,191185 0,647714

SCG11 1,154798 0,561133 -2,03474

SCG12 0,423072 0,205577 0,592678

Rüzgar hızı tahmininde kullanılan YSA’nın ağırlık ve bias değerleri Çizelge 4.3’te

görülmektedir.

42

Çizelge 4. 3. Rüzgar hızı tahmininde kullanılan YSA’nın ağırlık ve bias değerleri

Nöron sayısı I1 (Yıl) I2 (ay) b1

1 -4,7492 0,83659 4,2221

2 4,2249 2,0976 -4,2337

3 6,2298 0,47263 -2,6547

4 -2,2324 -4,1041 2,0344

5 1,7058 4,5592 1,0917

6 0,13378 3,8011 -0,63013

7 -1,3985 0,58558 0,11449

8 0,41248 5,0237 1,961

9 0,86543 4,4517 3,3616

10 4,705 -2,3258 4,1806

11 5,4031 -1,5846 4,5711

12 6,74 -1,2146 5,6832

Çizelge 4.3’te verilen YSA’nın ağırlık ve bias değerleri aşağıda gösterilen tanjant

sigmoid aktivasyon fonksiyonu ile birlikte kullanılmıştır.

2

1( )i n ni n

nE I w b

=

= +∑ (4.1)

2

2 11 ii EF

e−= −+

(4.2)

1

2

I YılI Ay==

13 1 2 3 4 5

6 7 8 9 10

11 12

*( 0.35601) *(0.41849) *( 0.35393) *( 0.32942) *(0.58366)*( 0.5889) *(0.55355) *( 0.80869) *(0.28247) *(1.4764)*( 3.4129) *(1.7515) 0.33041

E F F F F FF F F F FF F

= − + + − + − ++ − + + − + ++ − + +

(4.3)

122

2( 1)*51 EV

e−= −+

(4.4)

43

R2 = 0,6975

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4

Gerçek değerler (m/s)

Test

Son

uçla

rı (m

/s)

Şekil 4. 1. Sonuçların grafiksel gösterimi

Ayrıca rüzgar hızı değerleri ANFIS metodu kullanılarak da tahmin edilmiştir.

Çizelge 4.4’de aynı veriler kullanılarak ANFIS modeliyle ile elde edilen tahmin

sonuçları gösterilmektedir.

Çizelge 4. 4. ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızlarının istatiksel analizi

RMSE cov R2

0,014466 0,007276 0.999891

Çizelge 4.5’de rüzgar hızının tahmininde YSA ve ANFIS metotlarının istatiksel

karşılaştırma sonuçları gösterilmektedir.

Çizelge 4. 5. YSA ve ANFIS karşılaştırma sonuçları

Karşılaştırma parametreleri

Metot R2 RMSE cov

YSA 0,690517 0,368777 0,179194

ANFIS 0,999891 0,014466 0,007276

Çizelge 4.5’ten görüldüğü gibi rüzgar hızı tahmininde ANFIS metoduyla elde edilen

sonuçların korelasyon katsayısı değerleri, YSA ile elde edilen değerlerden daha

yüksek bulunmuştur. Çizelge 4.6’ da ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızı ve gerçek

44

rüzgar hızlarının karşılaştırılması görülmektedir.

Çizelge 4. 6. ANFIS ile tahmin edilen rüzgar hızı ve gerçek rüzgar hızlarının

karşılaştırılması

Yıl Ay Gerçek

rüzgar hızları

(m/s)

ANFISle elde

edilen rüzgar

hızları (m/s)

Hata

değerleri

2008 1 1,85 1,8234 0,0266

2008 2 1,71 1,6991 0,0109

2008 3 3,08 3,0881 -0,0081

2008 4 2,27 2,261 0,009

2008 5 1,92 1,915 0,005

2008 6 2,31 2,2931 0,0169

2008 7 2,07 2,065 0,005

2008 8 1,82 1,814 0,006

2008 9 1,85 1,8892 -0,0392

2008 10 1,55 1,545 0,005

2008 11 1,58 1,53427 0,04573

2008 12 1,85 1,845 0,005

45

4.1. Maliyet Analizi Sonuçları

Çizelge 4.7’de, yapılan literatür taraması sonucunda rüzgar potansiyeli rüzgar enerji santrali yapılması açısından uygun olduğu belirlenen Uluborlu İnhisar mevkii için tasarlanan rüzgar santrali için yapılan maliyet analizi sonuçları görülmektedir. Çizelge 4.7. Maliyet analizi sonuçları

İŞLEM ORTALAMA MALİYET

Fizibilite 66500 $

Anlaşmalar 31500 $

Tasarım 9500$

Sistem 998000 $

TOPLAM 1.105.500 $

46

5. SONUÇ

Fosil enerji kaynaklarının yakın gelecekte tükenecek olmasından ve çevresel

etkilerinden dolayı bütün dünya alternatif enerji kaynakları arayışına girmiştir. Bu

bağlamda rüzgar enerjisi, hammadde maliyetinin olmaması, dışa bağımlılığı

azaltması, temiz ve yenilenebilir olması gibi nedenlerle dünyada her geçen gün daha

fazla dikkat çekmekte ve daha fazla talep görmektedir. Ülkemiz de rüzgar potansiyeli

bakımından dünyanın önde gelen ülkelerinden olmasına rağmen bu potansiyel

yeterince kullanılmamaktadır.

Bu çalışmada Isparta ilinin mevcut rüzgar potansiyeli yapay zeka yöntemiyle tahmin

edilmiştir. Bunun için Meteoroloji İl Müdürlüğü’nden temin edilen 1975 – 2008

yılları arasındaki aylık rüzgar hızları kullanılmıştır. Temin edilen 408 veriden 79

adedi test için ayrılmıştır. Yapay zeka yöntemiyle tahmin için YSA ve ANFIS

metotları kullanılmıştır. YSA metodu kullanılarak yapılan tahminde Tanjant-sigmoid

fonksiyonu kullanılmış ve en iyi sonucun LM12 algoritmasıyla alındığı

belirlenmiştir. Bu iki metot arasında yapılan istatistiksel karşılaştırma neticesinde

ANFIS metoduyla elde edilen korelasyon katsayısı değerinin YSA metoduyla elde

edilen değere göre daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bu sebeple ANFIS metodunun

yapay zeka yöntemiyle yapılan tahmin için daha uygun olduğu görülmüştür.

Ayrıca bu çalışma için Süleyman Demirel Üniversitesi kampüsünün yıllık 4 MW

olan elektrik ihtiyacını karşılayacak bir rüzgar türbini tasarımı planlanmış ancak

bölgede, kampüsün elektrik ihtiyacını karşılayabilecek düzeyde bir rüzgar potansiyeli

olmadığı literatür taramaları ve yapılan çalışmalar neticesinde belirlenmiştir. Bu

sebeple daha önce yapılmış çalışmalarda rüzgar potansiyeli, rüzgar santrali için

yeterli düzeyde olduğu belirlenen Isparta’nın Uluborlu ilçesindeki İnhisar Mevkii

için bir maliyet analizi yapılmıştır. Maliyet analizi sonuçları 4. bölümde verilmiştir.

Isparta ilinin bir rüzgar santrali için yeterli rüzgar potansiyeline sahip olmadığı

görülmüştür. Bunun yerine hibrid sistemlerin daha uygun olacağı öngörülmüştür.

47

KAYNAKLAR

Toklu, M., 2002. Rüzgar enerjisi ve Elazığ şartlarında bir rüzgar santrali tasarımı.

Fırat Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 98s. Elazığ Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel Müdürlüğü 2008. İnternet sitesi. www.eie.gov.tr.

Erişim Tarihi : 15.11.2010 Akkaya, S., 2007. Yenilenebilir enerji kaynaklarının Türkiye açısından önemi ve bir

rüzgar enerjisi uygulaması. Fırat Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 85s. Elazığ

Yiğitgüden, H.Y., 2001, Rüzgâr enerjisinin dünü bugünü yarını, Rüzgâr Enerjisi

Sempozyumu, Çeşme-İzmir. Dundar, C., Canbaz M., Akgün N., Ural, G., 2002. Rüzgâr enerjisi atlası,

EIE&DMG, 218 s. Ankara Uyar, T. S., 2004. Yenilenebilir enerji,

http://www.bugday.org/portal/haber_detay.php?hid=79. Erişim Tarihi : 08.12.2010 Anonim. 2004. İnternet sitesi. http://www.windpowerphotos.com. Erişim Tarihi :

21.12.2010 Devlet Meteoroloji İşleri 2009. İnternet sitesi. www.dmi.gov.tr. Erişim Tarihi :

03.01.2011 Çağlar, M., Canbaz, M., 2002. Türkiye rüzgar enerjisi potansiyeli, IV. Ulusal Temiz

Enerji Sempozyumu, İstanbul Keskin, M., 2004. Rüzgar gücü 12, Ewea ve Greenpeace, 7-21, Brüksel. Anonim. 2002. İnternet sitesi. http://telosnet.com/wind/20th.html. Erişim tarihi :

15.08.2010.

Yerebakan, M., 2001. Rüzgar Enerjisi. İstanbul Ticaret Odası, 2001-33, 175s. İstanbul

Türkiye Rüzgar Enerjisi Birliği 2011. İnternet sitesi. http://www.tureb.com.tr. Erişim Tarihi : 28.04.2011

Jang, J.S.R., 1993. ANFIS (Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference Systems), Man, And Cybernetics, 23, 3, 665-685.

Jang, J.S.R., Sun, C.T. and Mizutani, E., 1997. NeuroFuzzy and Soft Computing A

Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall, New Jersey, USA.

48

Kalogirou, S. A., 2000. Artificial neural networks in renewable energy systems applications: a review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 5, 373 – 401.

Kalogirou, S.A., 1999. Applications of artificial neural networks in energy systems A

review, Energy Conversion & Management, 40, 1073-1087. Fu, L.M., 1994. Neural Networks in Computer Intelligence. McGraw-Hill

International Editions. Tsoukalas, L.H., Uhrig, R.E., 1997. Fuzzy and Neural Approaches In Engineering,

John Wiley & Sons Inc. Ozpınar, M.A., 2007. Yenilenebilir Enerji Santrallerinde Yapay Sinir Ağları

Yöntemiyle Enerji Üretiminin Modellenmesi ve Planlanması. Yıldız Teknik Üniversitesi, Doktora tezi, 235s. İstanbul.

Isparta Valiliği 2011. İnternet sitesi. http://www.isparta.gov.tr. Erişim Tarihi :

18.04.2011 Dündar, C., 1997. Bandırma,Bodrum,Bozcaada ve Çeşme bölgeleri için rüzgar

enerjisi potansiyellerinin belirlenmesi. Hacettepe Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 86s. Ankara.

Şimşek, V., 2007. Rüzgar enerjisi ve Sivas şartlarında bir rüzgar santrali tasarımı.

Cumhuriyet Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 91s. Sivas. Yılmaz Ş., 2007. Doğu Anadolu Bölgesi İllerinin İklim Verileri Rüzgar ve Güneş

Enerjisi Potansiyellerinin Belirlenmesi. Fırat Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 53s. Elazığ.

Uğuz, S., 2005. Rüzgar enerjisi ile elektrik üretimi. Gazi Üniversitesi, Yüksek Lisans

Tezi, 147s. Ankara. Özcan, H. H., 2009. Isparta ilinde kurulabilecek rüzgar enerjisi santralinin ekonomik

analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 89s. Isparta. Çetin, C. A., 2009. Rüzgar enerjisi ve Isparta ilinde rüzgar enerji santrali kuruluş yeri

seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi, 24s. Isparta.

49

ÖZGEÇMİŞ

Adı Soyadı : İsmail ÖZCAN

Doğum Yeri ve Yılı : Keçiborlu 18.09.1984

Medeni Hali : Bekar

Yabancı Dili : İngilizce

Eğitim Durumu (Kurum ve Yıl)

Lise : Isparta Anadolu Meslek Lisesi – 2002

Lisans : Süleyman Demirel Üniversitesi - 2008

Çaliıştığı Kurum/Kurumlar ve Yıl :

Keçibolu Çok Programlı Lisesi – 2008

Gönen M.Y.O – 2010