Manisa Soma Bölgesi İçin Meso Ölçek Sayısal Hava Tahmin Modeli (WRF) Ve Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği Modeli (WINDSIM) Kullanılarak Kısa Vadeli Rüzgar enerjisi tahmini

Abstract

İnsanlık tarihine baktığımızda krizler aynı zamanda yeni fırsatların ve yeni düşüncelerin ortaya çıktığı tarihi süreçlerdir. Sanayileşmenin dünya ülkelerinde hızla artması, ülkelerin enerjiye olan ihtiyaçlarını da büyük ölçüde artırmıştır. Yaklaşık 40 yıl öncesinde dünyayı etkileyen petrol krizi sonrasında, ülkelerin fosil yakıtlardan elde ettikleri enerji ihtiyaçlarına alternatifler arayarak yenilenebilir enerji kaynaklarına (YEK) yönelmeleri kaçınılmaz olmuştur. Özellikle çevreyle dost ve sonsuz olması nedeniyle rüzgar enerjisi, YEKler arasında ön plana çıkmış ve birçok ülke yatırımlarını bu enerji türünde yapmayı tercih etmişlerdir. Toplam enerji üretiminde rüzgar gücünden üretilen pay arttıkça rüzgar güç üretim tahminlerine önemli derecede ihtiyaç duyulmaktadır. Elektrik üretimi sonrasında depolama sistemlerinin söz konusu olmaması, arzın talebi karşılaması için güç sisteminin sürekli olarak iyi yönetilmesini gerekli kılmaktadır. Bu amaçla rüzgar enerjisinden elektrik enerjisi üretiminin planlanmasında rüzgar enerjisi santrallerinin bulunduğu bölgelerde kısa süreli rüzgar enerji tahmininin yapılması önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında; Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK ) Araştırma Projeleri kapsamında, Doç. Dr. Ş. Sibel MENTEŞ tarafından yürütülen 110Y050 nolu Kısa Vadeli Rüzgar Enerjisi Tahmin Sistemi konulu projeye paralel olarak Manisa ili Soma ilçesi sınırları içinde karmaşık arazi üzerinde kurulu bulunan, Soma Rüzgar Enerji Santrali (RES)’ndeki rüzgar enerjisini birkaç kilometre çözünürlükte ve tipik olarak 0-72 saat tahmin eden,fiziksel bir rüzgar enerjisi tahmin sistemi oluşturulması amaçlanmıştır. Manisa ilinin rüzgar enerjisi tahmini bakımından önemli olmasının sebebi, Manisa’nın Türkiye’deki illerin toplam kurulu güç bakımından sıralamasında ikinci sırada olmasıdır. Soma-RES, Manisa’nın Soma ilçesinde bulunmaktadır. Soma-RES herbiri 900 kilowatt güce sahip 156 adet rüzgar türbini toplamda 140,4 MegaWatt (MW) kurulu güce sahiptir. Bu tez kapsamında Soma-RES’e en yakın Manisa İli sınırları içinde bulunan Manisa Meteoroloji İstasyonu’nda ölçülen 1977- 2006 periyodunu kapsayan 30 yıllık aylık ortalama sıcaklık, maksimum sıcaklık,minimum sıcaklık, ortalama bağıl nem, toplam yağış ve ortalama günlük rüzgar değerleri incelenmiştir. Ayrıca santral sahası içinde bulunan ölçüm direğinden elde edilen rüzgar verileri kullanılarak bölgenin rüzgar karakteristikleri oluşturulmuştur. Çalışma dört aşamayı içermektedir: 1) Meteorolojik parametrelerin analizleri: Bu aşamada rüzgar ile birlikte bölgenin rüzgar karakteristiklerine etki eden meteorolojik parametrelerin zaman serisi analizleri yapılmıştır. 2) Orta ölçek hava tahmin modeli: Üç boyutlu sayısal hava tahmin modeli (SHT), Weather Research & Forecasting Model (WRF), hidrostatik olmayan, topoğrafyayı izleyen düşey koordinatlara sahip atmosferik fiziksel süreçleri içeren sınırlı alan modeli kullanılarak, Soma-RES’i de içeren bölge için rüzgar hızı tahminleri yapılmıştır. 3) Mikro ölçek rüzgar modeli: Yerel topoğrafyanın ve mikro ölçek etkilerinin yer aldığı akışın çözümlenmesi için SHT sonuçları; WindSim isimli Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) modeli ile kuple edilmiştir. WRF’den alınan tahminler WindSim kullanılarak türbinlerin bulundukları koordinatlara taşınmıştır. 4) Tahminin doğruluğunun araştırılması: Yapılan simülasyonlar ile yerel gözlemler arasında karşılaştırmalar yapılmış, basit lineer regresyon kullanılarak tahminler ve gözlemler arasında lineer bir ilişki kurulmuş; kurulan bu ilişki ile elde edilen değerlerin tahminleri ne kadar iyileştirdiği ortaya konulmuştur. Bu tez kapsamında kullanılan SHT modeli WRF’un çalışması ile mikro ölçek HAD modellerinin çalışması için gerekli verilerin elde edilmesi için gerekli bilgisayar hesaplamaları, proje kapsamında kurulan iş istasyonu ile İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Ulusal Yüksek Başarımlı Hesaplama Merkezi (UYBHM)’ndeki sistemden yararlanılarak yapılmıştır. Ayrıca İTÜ BAP (Bilimsel Araştırma Projeleri) kapsamında 4 çekirdekli iş makinası alınarak çalışmadaki hesaplamaların bir bölümü bu bilgisayarda gerçekleştirilmiş ve modellerin çalıştırılması için gerekli donanım sağlanmıştır.

When human history is studied carefully, it is seen that crises are the historical processes that new opportunities and new ideas emerge besides their adverse effects. As a result of the rapid increase of industrialization, energy need has dramatically increased. After the world oil crisis, which started to affect the world approximately 40 years ago, searching new alternatives to fossil fuels has been inevitable for all countries to supply their needs for energy. Wind power is clean, non-polluting energy. It’s raw material and transportation costs are low. Production cost of wind energy is free, is produced by using wind which is free in nature. Wind turbines work in a very simple way, can be operated without the need for the operator. Wind turbines don’t emit poisonous gases into the atmosphere. Wind energy’s, raw material, wind, can’t be obtained always but ıt is abundant. Because of its environmentally friendship and being infinite renewable energy source; wind energy has come into prominence and many country preferred to make their investmensts on this kind of energy. An increasing ratio of wind energy on total energy production shows that, wind power production estimates have become significantly important. Due to the absence of storage systems after the generation of electricity, the better management of power systems becomes indispensable to satisfy the demand. For this purpose, short-term wind energy forecasting for wind energy power plants is crucial for the planning of power generation. The most important parameter used in calculations of wind energy is, wind speed. Wind speed is a parameter which changes depending on ,effects of atmospheric and topographic. Therefore, planning the electrical energy going to be produced by estimating the short periods of wind which is going to be converted to electrical energy is necessary for the operation of power systems in safe and economical way. Today, for wind energy generation and distribution of electric power planning, short-term prediction of wind energy has become a very important issue in regions where energy plants are located. The systems which estimates the wind energy uses the statistical approach, the physical approach or the mixed approach. as a result of the joint use of these approaches. In physical approach, meso and micro scale models are used to correlate weather prediction model outputs and local winds. Process of physical approach starts by acquisition of measurement data or Numerical Weather Prediction (NWP) data. As a second step the wind data is interpolated to the desired height. In This height wind speed is converted to power. Then the effects of residential of wind turbines are calculated. The second way for physical approach is directly to convert wind data which is obtained from measurements or obtained from the numerical weather forecast to the energy, to the energy. In statistical approach, is tried to establish a correlation between the numerical weather forecast and local winds, by using historical meteorological measurement. This thesis is a part of the Research Project of TUBITAK (The Scientific and Technological Research Council of Turkey) conducted by Assoc. Prof. Ş. Sibel MENTEŞ called Short-Term Wind Energy Forecasting System with the project number of 110Y050. A short-term wind energy prediction system that typically predicts the 0-72 hours wind energy for the resolutions starting from a few kilometers to 10 meters is constructed for Soma-RES (Wind Power Plant) which is installed over a complex terrain on Manisa-Soma. It is important to improve a wind power prediction tool for Manisa because this wind farm is ranked as the second in Turkey according to the installed wind energy capacity on city base. Soma Wind Power Plant (RES) is located in Soma district. of Manisa. It has 156 wind turbines and is completely in progress from January 2012. Each turbine has 900 kilowatts of power so Soma-RES have a total installed capacity of 140.4 MW. It is one of the biggest wind power plant of Turkey and whole Europe constructed on-shore. Soma-RES will meet the annual electricity needs of 200 thousands people by producing 405 million kWh (kiloWatt hours) of electricity by year. Reduction of 297 000 tonnes of CO2 per year will be held Soma RES. As one of scope of this thesis, monthly average temperature, maximum temperature, average relative humidity and total precipitation values of Manisa Meteorological Station whose measurement period is between 1977 and 2006 were analyzed. The reason for choosing Soma Meteorological Station is its closeness to the Soma-RES. Also statistical distributions were also provided by using the data obtained from the wind farm. The study has mainly four stages: 1) Analyses of Meteorological Parameters: The parameters that affect the wind characteristics of the region; wind, temoperature, maximum temperature, minimum temperature, humidity, and precipitation of Manisa Meteorology Station and the wind speed distribution of the area were analyzed. 2) Running the Mesoscale weather forecast model: Three-dimensional numerical weather prediction model, the Weather, Research & Forecasting Model (WRF), which is non-hydrostatic, it has vertical coordinates following topography, and it involves atmospheric physical processes used as the limited area model is used for the short term wind prediction. 3) Running the micro-scale wind model: In order to consider the local topography effects and micro-scale effects in the flow, numerical weather prediction results were coupled with a Computational Fluid Dynamics (CFD) model named WindSim. The results of foecast produced by WRF were translated to the turbines’ coordinates by using WindSim. 4) Investigation of the prediction accuracy: Reliability range of estimates were calculated by comparisng the simulations and local observations, by using simple linear regression the relationship between estimates and observations was established and improvement of estimates by the relationship were presented. The work station acquired for the project is used with the sources of the Modeling and Observation Laboratory of the Department of Meteorological Engineering at ITU and the sources of Istanbul Technical University (ITU) National Center for High Performance Computing (NCHPC) Center are used to perform the WRF runs and to obtain the data that are utilized as the initial and boundary conditions of WindSim and WRF models.