Şebeke bağlantısız PM generatörlü rüzgar türbinlerinin YSA ile sistem optimizasyonu
Yükleniyor...
Tarih
2006
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yeryüzündeki fosil yakıt rezervlerinin gün geçtikçe azalması nedeniyle, yenilenebilir enerji kaynakları son yıllarda çok fazla önem kazanmıstır. Rüzgar enerjisi bilindigi üzere, Türkiye için en önemli yenilenebilir enerji kaynaklarından birisidir. Rüzgar türbin teknolojisindeki gelismeler, elektrik enerjisi üretimi amaçlı rüzgar türbinlerinin kurulu güçlerinin artmasına, dolayısıyla birim enerji maliyetinin düsmesine sebep olmaktadır. Bunun sonucu olarak, rüzgar türbinlerinin elektrik enerjisi üretimindeki payı gün geçtikçe artmaktadır. Rüzgar enerjisi çevrim sistemlerinde verimin maksimizasyonu için optimizasyon, çok önemli kavramlardan birisidir. Özellikle sistem kurulumu açısından bakıldıgında bir çok parametreyle birlikte, bunlara baglı problemlerin çözümlenmesi gerekmektedir. Bu çalısma, sistem parametrelerinin belirlenmesinde ve optimizasyonunda yeni bir yaklasım sunmaktadır. Çalısmada; otonom (sebeke baglantısız) rüzgar türbinlerinde, sistem optimizasyonu için uygun bir algoritma sunulmaktadır. Bu algoritma, back-propagation (geriye-yayılım) kullanılarak Yapay Sinir Agları (YSA)ʼnın egitimine dayanmaktadır. YSAʼnın paralel bilgi isleme yeteneginden dolayı, önerilen metod hızlı ve dogrudur. Yapılan çalısma üç egitme asamasından olusmaktadır. lk olarak; sistemin kurulacagı yerin yıllık ortalama rüzgar hızından, yükseklige baglı bir sekilde, rüzgar türbininin enerji üretebilecegi rüzgar hızlarının esme süreleri tahmin edilmistir. Bunun için yapılacak egitmede; farklı yerlere ait yıllık ortalama rüzgar hızları ve Hellman yükseltme katsayıları kullanılmaktadır. Böylelikle yapılan egitme genellestirilerek, optimizasyonun istenen her hangi bir yere uygulanması saglanmaktadır. Daha sonra; her hangi bir yerde kurulu olan ve farklı kanat boyları (farklı güçler) ile birlikte uygun generatör kullanılarak elde edilen ölçüm sonuçlarından; rüzgar hızı (Vr), güç faktörü (Cp), elektriksel güç (PE) ve uç hız oranı ( ) degerleri tahmin edilmistir. Burada ilave olarak kurulu sistemlerin Cp- egrileri de grafiksel olarak elde edilmistir (Ek1, Ek2, Ek3). Yapılan bu iki egitmenin sonunda elde edilen degerlere baglı, üçüncü bir egitmeyle de yıllık enerji üretimi ve akümülatör kapasitesi tahmin edilmistir. Son olarak sistemin birim enerji maliyetinin sebekeyle karsılastırılması yapılmıstır. Uygulama olarak; Urlaʼda kurulan 5 kWʼlık otonom sistem üzerinde önerilen yaklasım kullanılmıs, sonuçların dogrulugu ve sonuca ulasma hızlılıgı ortaya konmustur.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Yapay Sinir Agları, Rüzgar Enerjisi, Rüzgar Türbini, PM Generatör Otonom Sistem, Sistem Optimizasyon, Güç Faktörü., Artificial Neural Networks, Wind Energy, Wind Turbine, PM Generated Autonomous System, System Optimization, Power Factor., Güneş Enerjisi A.B.D.