İstanbul Bölgesi İçin Rüzgar Şiddetinin Spektral Yoğunluk Analizi Ve Öngörü Serileri Üzerindeki Etkileri - Kaya, Elif (Enerji Enstitüsü, 2017)
Yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgarın en çok dikkati çeken karakteristiği değişkenliğidir. Rüzgardan elde edilecek enerjinin öngörülebilmesi için bu değişkenliğin tahmin edilebilir olması çok önemlidir. Van der Hoven spektrumu rüzgar işaretinin belirli frekans bileşenleri taşıdığını göstermektedir. Dolayısıyla rüzgar şiddetinin öngörülmesinde kullanılan zaman serisi öngörü metotlarının tahmin serilerinin bu spektral bileşenleri taşıyıp taşımaması durumu metotların yeterliliği açısından bir ip ucu oluşturacaktır. Bu tez çalışmasında AR Modeli ve Yapay Sinir Ağı olmak üzere iki öngörü metodu zaman işaretine uygulanmış, elde edilen öngörü serisinin gerçek işaretin frekans karakteristiklerini taşıyıp taşımadığı belirlenerek, öngörü metodları değerlendirilmiştir. Bu çalışmada Atatürk Havalimanın'da bulunan meteorolojik ölçüm direklerinin 10m'deki 2005-2009 yılları arasında kaydedilen 5 yıllık rüzgar şiddeti verilerinin kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre rüzgar verisinin öngörüsünde Yapay Sinir Ağı'nın denenen bu iki metod içinde üstün bir başarı gösterdiği görülmektedir. Buna rağmen AR modeli de spektral karakteristiği bir yere kadar yansıtabilmetedir.

Enerji,Doğrusal olmayan modeller, Doğrusal öngörü modelleri,Yapay sinir ağları
Analysis Of Spectral Density Of Wind Intensity For The Istanbul Region And Effects On The Prevision Series
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Enerji Enstitüsü, 2010
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Energy Institute, 2010
Keywords: Energy; Nonlinear models; Linear prediction models; Artificial neural networks