Rüzgâr Enerjisi Santrali Kurulumunda Rüzgâr Türbinlerinin Mikro Yerleşimi için bir Optimizasyon Modeli

Rüzgâr enerjisi santrali (RES) kurulumunda rüzgâr türbinlerinin mikro yerleşimi en önemlikonulardan biridir. Rüzgâr türbinlerinin uygun şekilde yerleştirilmesi RES’in üretim miktarınınartmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada 10 adet rüzgâr türbininden oluşan RES kurulumu için biroptimizasyon modeli geliştirilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında RES’in kurulacağı bölgedekirüzgâr hızı dağılımı modellenmiştir. Bu modelde; RES kurulum sahasından alınmış rüzgârölçümleri, RES kurulum bölgesinin topoğrafik haritası ve WAsP (Rüzgâr Atlası Analiz veUygulama Programı) yazılımı kullanılmıştır. İkinci aşamada, bölgeye rastgeleyerleştirilecek rüzgâr türbinlerinin üreteceği toplam enerji hesabı için genel bir yöntemoluşturulmuştur. Enerji hesaplamasının gerçek üretime yakın olması için rüzgâr türbinine aitgerçek bir güç eğrisi kullanılmıştır. Bu güç eğrisi, 2 MW'lık çıkış gücüne sahip Bonus markarüzgâr türbinine aittir. Çalışmanın üçüncü aşamasında, Genetik Algoritma (GA) yöntemikullanılarak optimizasyon modeli çözülmüş ve 10 tane optimal türbin koordinatı belirlenmiştir.Sonuçların değerlendirilmesi amacıyla WAsP yazılımı kullanılarak bu koordinatlara rüzgârtürbinleri yerleştirilmiştir. Yazılımdan alınan sonuçlara göre, rüzgâr türbinlerinin senelik toplamüretimi 56553,5 kWh olarak bulunmuştur. Ayrıca, ortalama rüzgâr hızı haritasında rüzgârtürbini yerleşimlerinin yüksek enerji üretim potansiyeline sahip bölgelere yapıldığıgörülmüştür. Bu sonuç, önerilen modelin RES kurulumunda etkili bir şekilde rüzgâr türbiniyerleşimi yaptığını göstermiştir.

An optimization model for wind turbine micro-siting in Wind Power Plant installation

The wind turbine micro-siting is one of the most important agenda topics in Wind Power Plant (WPP) installations. An appropriate siting of wind turbines increases the amount of energy produced by the WPP. In this study, an optimization model is developed for WPP installation consisting of 10 wind turbines. In the first stage of the study, the wind speed distribution in WPP installation region is modeled. In this model; wind measurements taken from the WPP installation region, topographic map of the WPP installation region and WASP (Wind Atlas Analysis and Application Program) software are used. In the second stage, a general method has been formed for calculating the total energy produced by the wind turbines to be placed randomly in the region. A real power curve belong to the wind turbine is used for the energy calculation to be close to real production. This power curve belongs to the Bonus brand wind turbine, which has an output power of 2 MW. In the third stage of the study, the optimization model is solved by using the Genetic Algorithm (GA) method and 10 number optimal turbine coordinates is determined. In order to evaluate the results, wind turbines are placed in these coordinates using WASP software. According to the results from the software, the annual energy production of the wind turbines is found as 56553.5 kWh. Furthermore, it has been observed that wind turbine placements are made to the regions, which have high energy production potential in the mean wind speed map. This result showed that the proposed model is placed turbines effectively in WPP installation.

___

  • Dünya rüzgâr enerjisi derneği. "Rüzgâr kapasitesi". http://www.indea.org/2017-statistics/ (04.03.2018)
  • M. Imal, M. Sekkeli, C. Yildiz, O.F. Kececioglu, Wind energy potential estimation and evaluation of electricity generation in Kahramanmaras, Turkey. Energy Education Science and Technology Part AEnergy Science and Research, 30 (2012) 661-672.
  • M. Şekkeli, C. Yildiz, F. Karik, A. Sözen, Wind Energy in Turkey Electricity Market. Gazi Journal of Engineering Science, 1 (2015) 253-264.
  • I. Karadöl, O.F. Keçecioğlu, H. Açıkgöz, M. Şekkeli, Examination of Solar and Wind Energy Hybrid System for Kahramanmaraş Region, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2 (2017) 89-96.
  • K. Chen, M.X. Song, X. Zhang, S.F.Wang, Wind turbine layout optimization with multiple hub height wind turbines using greedy algorithm. Renewable Energy, 96 (2016) 676–686.
  • M. Sekkeli, O.F. Keçecioğlu, H. Açıkgöz, C. Yıldız, A Comparison between theoretically calculated and actually generated electrical powers of wind turbines: A case study in Belen wind farm, Turkey. Academic Platform-Journal of Engineering and Science, 1 (2015) 41-47.
  • C. Yıldız, M. Tekin, A. Gani, O.F. Kececioglu, H. Acikgoz, M. Sekkeli, Considering air density effect on modelling wind farm power curve using site measurements. Press Academia Procedia, 5 (2017) 420-430.
  • J. Yang, R. Zhang, Q. Sun, H. Zhang, Optimal wind turbines micrositing in onshore wind farms using fuzzy genetic algorithm. Mathematical Problems in Engineering, 2015 (2015) 1-9.
  • S. Brusca, R. Lanzafame, M. Messina, Wind turbine placement optimization by means of the Monte Carlo simulation method. Modelling and Simulation in Engineering, 2014 (2014) 1-8.
  • Y. Eroglu, S.U. Seckiner, Wind farm layout optimization using particle filtering approach. Renewable Energy, 58 (2013) 95-107.
  • J. Park, K.H. Law, Layout optimization for maximizing wind farm power production using sequential convex programming. Applied Energy, 151 (2015) 320-334.
  • M.X. Song, K. Chen, Z.Y. He, X. Zhang, Optimization of wind farm micro-siting for complex terrain using greedy algorithm. Energy, 67 (2014) 454–459.
  • G.Mosetti, C. Poloni, B. Diviacco, Optimization of wind turbine positioning in large windfarms by means of a genetic algorithm. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 51 (1994) 105-116.
  • M. Stevens, P. Smulders, The estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy utilization purposes. Wind Engineering, 3 (1979) 132–145.
  • T. Burton, N. Jenkins, D. Sharpe, E. Bossanyi, Wind energy handbook, John Wiley &Sons, 2011.
  • A. Kusiak, Z. Song, Design of wind farm layout for maximum wind energy capture. Renewable Energy, 35 (2010) 685–694.
  • A. Emami, P. Noghreh, New approach on optimization in placement of wind turbines with in wind farm by genetic algorithms. Renewable Energy, 35 (2010) 1559–1564.
  • J. Serrano-González, A.G. Gonzalez-Rodriguez, J. Castro-Mora, J. Riquelme-Santos , M. BurgosPayan, Optimization of wind farm turbines layout using an evolutive algorithm. Renewable Energy, 35 (2010) 1671–1681.
  • J. Serrano-González, A.G. Gonzalez-Rodriguez, J. Castro-Mora, J. Riquelme-Santos , M. BurgosPayan, Overall design optimization of wind farms. Renewable Energy, 36 (2011) 1973-1982.
  • B. Saavedra-Moreno, S. Salcedo-Sanz, A. Paniagua-Tineo, L. Prieto, A. Portilla- Figueras, Seeding evolutionary algorithms with heuristics for optimal wind turbines positioning in wind farms. Renewable Energy, 36 (2011), 2838–2844.
  • S.A. Grady, M. Hussaini, M.M. Abdullah, Placement of wind turbines using genetic algorithms. Renewable Energy, 30, (2005), 259–270.
  • G Marmidis, S Lazarou, E. Pyrgioti, Optimal placement of wind turbines in a wind park using Monte Carlo simulation. Renewable Energy, 33 (2008) 1455-1460.
  • Y. Eroğlu, S.U. Seçkiner, Design of wind farm layout using ant colony algorithm. Renewable Energy, 44 (2012) 53–62.
  • M. Wagner, J. Day, F. Neumann, A fast and effective local search algorithm for optimizing the placement of wind turbines. Renewable Energy, 51 (2013) 64–70.
  • S. Rajper, I. J. Amin, Optimization of wind turbine micrositing: a comparative study. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16 (2012) 85-92.
  • J. Serrano-González, M. Burgos-Payan, J. M. Riquelme-Santos .Optimization of wind farm turbine layout including decision making under risk. IEEE Systems Journal, 6 (2012) 94-10.
  • U.A. Ozturk, B.A. Norman, Heuristic methods for wind energy conversion system positioning. Electric Power Systems Research, 70 (2004) 179-185.
  • C.G. Justus, W.R. Hargraves, A. Mikhail, D. Graber, Methods for estimating wind speed frequency distributions. Journal of Applied Meteorology, 17 (1978) 350-353.
  • J.F Manwell, J.G McGowan, A.L. Rogers, Wind Energy Explained- Theory Design and Application, John Wiley & Sons Ltd, University of Massachusetts, Amherst, 2002.
  • Y.M. Bulut, E. Açıkkalp, Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Hesaplanmasında Parametre Tahmin Yöntemlerinin İncelenmesi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji 1:2, (2013) 49-54.
  • Bonus 2MW Turbine (2018), https://en.wind-turbine-models.com/turbines/121-bonus-b76-2000 (04.03.2018).
  • D. Goldberg, Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning, Wesley Professional, Boston, 1989.
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Gazi Üniversitesi , Fen Bilimleri Enstitüsü