EIE_Numerical_Weather_Prediction_for_TSO
Transkript
EIE_Numerical_Weather_Prediction_for_TSO
Rüzgar Enerjisi Tahminleri Dr. Yüksel MALKOÇ EİE, TÜREB Kısaca Tarihsel Gelişim • SHT modelleri 1940’lı yıllarda ilk elektronik bilgisayarın geliştirilmesi ile beraber Princeton ileri teknoloji Araştırmalar Enstitüsünde başlamıştır. • O zamandan beri SHT modelleri süper bilgisayarların en ağır kullanıcıları olma özelliğini korumaktadır. Elektronik Sayısal Integratör ve Bilgisayar Model Nedir? • Atmosferik prosesleri tanımlayan akışkanlar mekaniği ve termodinamik eşitlikler • Büyük bilgisayarlar için programlanabilecek bir forma dönüştürülür • Eşitlikler bu bilgisayar yazılımı ile çözülür • Bu durum kısaca atmosferin modellemesi olarak tanımlanır. Model Ölçekleri – alan kapsamı ve rezolasyon (çözünürlük) • Küresel modeller - gezegeni kapsar, büyük ölçekli atmosferik prosesleri temsil eder • Sınırlı-alan sinoptik ölçek ve orta ölçek (mesoscale) modeller – kıtayı kapsar; daha küçük ölçekli atmosferik prosesleri temsil eder • Hesaplamalı akışkanlar mekaniği (CFD) modelleri – bina, kanyon, cadde, uçak, rüzgar elektrik santral sahası, rüzgar türbini v.b. etrafındaki akışları çözer Model Tipleri • Kullanım amacına göre bir çok farklı tipte atmosferik modeller uygulama alanı bulamaktadır - operasyonel hava tahmin modelleri - küresel iklim modelleri - bina ölçekli şehir (CFD) modelleri - atmosferik araştırma modelleri - kanatçık üzerindeki akış modellri • Her durumda atmosfere akışkanlar mekaniği eşitlikleri uygulanır Yöneten (tanımlayan) eşitlikler • Momentumun korunumu (Newton’un 2. kanunu) – 3-d rüzgarın ivmelenmeleri için 3 eşitlik (F = Ma) • Kütlenin korunumu – Havanın korunumu için 1 eşitlik (kütle sürekliliği) – Suyun korunumu için 1 eşitlik • Enerjinin korunumu – Termodinamiğin 1. kanunun için 1 eşitlik • p, V ve T aralarındaki eşitlik – 1 hal denklemi (ideal gaz kanunu) Eşitlikler hakkında • Hemen hemen her model az da olsa farklı eşitlik setleri kullanır. • Neden? – Dünyanın farklı kısımlarına uygulama – Farklı atmosferik proseslere odaklanma – Farklı zamansal ve mekansal ölçeklere uygulama – Formulasyonlardaki belirsizlik ve tanımsızlıklar – Farklı kullanımlara göre terzilik “Eşitlikleri çözme” ile ne demek istenir? – kavramsal yaklaşım • Eşitlikler atmosferin zamanla nasıl değiştiğini tanımlar • Örneğin, Atmosferde tek bir nokta için Tchange = solar + IR(gain) + IR(loss) time + conduction + convection + evaporation + condensation + advection Model nasıl tahmin eder Modelle-hesaplanmış T değişimleri Sıcaklık X X X X X T şu an (gözlemlenmiş) Zaman Æ X • Bu eşitlik, yer yüzeyinden atmosferin tepesine yakın bazı seviyeler için atmosferi kapsayan üç boyutlu gridlerde çözümlenir. • Burada 2-boyutlu gridler üzerinde dilimlemeler görülmektedir. Yer Mesafe Æ Yükseklik Æ Hesaplama seviyeleri 100 millibar ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… ……………………………………………… Grid noktaları Yatay grid yapıları MM5 ve diğerleri WRF ve diğerleri From Randall (1994) Önemli bir kavram X X X Grid-nokta aralığı Küçük ölçekli prosesler küçük grid aralıklarına gereksinim duyar –dalga boyu başına 5-10 grid noktası Bir diferansiyel denklem örneği – rüzgarın doğu-batı bileşeninin değişim oranı u = doğu-batı rüzgar bileşeni, doğuya doğru pozitif v = kuzey-güney rüzgar bileşeni, kuzeye doğru pozitif w = düşey rüzgar bileşeni, yukarı doğru pozitif yukarı z N y P = basınç ρ = yoğunluk f = Coriolis parametresi (2 x rotational frequency of Earth x sine of latitude) F = x yönünde sürtünme kuvveti x E Eşitliklerin sayısal çözümü Yöneten (tanımlayan) eşitlikler • Momentum denklemi örneği: 1-d rüzgar yalnızca basınç gradyan kuvveti tarafından ivmelendirilir 1 ∂p Du =− Dt ρ ∂x Bilgisayarlar analitik olarak basit formdaki diferansiyel denklemi çözemez! • Problem: bilgisayarlar aritmetik işlemleri yapabilir + − × ÷ d( f ) dx ∫ ( f )dx • Çözüm: sayısal yöntemler Eşitliklerin integrasyonu Nonlineer adveksiyon ∂U ⎛ ∂U ⎞ =U ⎜ ⎟ ∂t ⎝ ∂x ⎠ k k ⎛ U −U k U i +1 − U i −1 ⎞ = Ui ⎜ ⎟ Δt ⎝ 2Δx ⎠ k +1 i k i Zaman adımı Δx Δt < k Ui Zaman adımını beklenen rüzgar hızları ve grid aralığına dayalı olarak seç Model hata kaynakları • Yuvarlatma (sayısal) hataları • Fizik (radyasyon, türbülans, nem prosesleri) • Başlangıç koşulları – atmosfein şu anki durumunu tanımlama…başlama noktası • Yan sınır koşulları – atmosferin durumunu çalışma alanı sınırlarında belirleme • Aşağı sınır koşulları – Yer yüzeyindeki şartlar Rüzgar Enerjisi Tahminleri • Rüzgar enerjisin toplam tüketilen elektrik enerjisi içerisinde önemli oranlara çıkması • Bazı sistemlerde baz yükü aşması Rüzgarın elektrik temininde ve tüketicilerin talebini dengelemede önemli bir faktör olmaya devam ettiğini göstermektedir. Rüzgar enerjisinin şebekeye entegrasyonunun önündeki ana engellerden biri ise rüzgarın değişken (kesikli değil) bir karakterde olması gösterilmektedir. Rüzgar hava olaylarına bağlıdır, üretimi her hangi bir zamanda garanti edilemez. Bu durum tüm şebekenin dengesini planlamayı zorlaştırmakta ve rüzgar enerjisini kullanmaya karşı işletmecileri ön yargılı davranmaya zorlamaktadır. Rüzgar Enerjisi Tahmini Nedir? • Rüzgar enerjisi tahmini yakın gelecekte bir veya birden fazla (rüzgar tarlası) rüzgar türbininin beklenen üretimlerini tahmin etmektir. Tahmin ürünü olarak rüzgar santralının kurulu gücüne bağlı olarak elde edilebilecek güç düşünülür. Tahminler enerji olarakta ifade edilebilir. Rüzgar enerjisi üretimini tahmin etme yapılacak uygulamaya göre farklı zaman ölçeklerinde dikkate alınabilir: • Milisaniyeden birkaç dakikaya kadar, türbin kontrolu • 48-72 saate kadar olan tahminler güç sistemi yönetimi ve enerji ticareti • 5-7 gün ilerisine kadar olan tahminler ise bakım onarım, Neden Rüzgar Tahmini ve Kimler Kullanır •Güç sisteminin planlanması •Rüzgar salınımlarını kompanse etmek için rezerv planlama •Yedek tutma miktarını planlama •Bakım ve onarımları planlama •Koruyucu bakım yapma •Elektrik piyasasına teklif verme •Yüksek fiyattan satış yaparak daha düşük ortalama rüzgarlı alanlarında değerlendirilmesine imkan tanıma •Rüzgarın sistemdeki oranını artırma •Elektrik iletim ve dağıtım şirketleri •Rüzgar santral sahipleri •Enerji ticareti ile uğraşanlar •V.b. Rüzgar Enerjisi Tahminleri • Şebekeye rüzgar elektrik santrallarından verilecek olan gücün doğru bir şekilde tahmin edilmesi; rüzgar enerjisinin değişken karakterinden kaynaklanan şebeke işletme problemlerini azaltarak rüzgar enerjisinin imajını düzeltmede çok önemli faydalar sağlayabilir. • Rüzgar enerjisinin değişkenliği rüzgar kaynaklı elektrik için ödenen fiyatı da etkilemektedir. Bazı ülkeler rüzgara diğer kaynaklardan farklı olarak sübvansiyonlu fiyat vermektedir. Serbest piyasa şartlarının işletilmesiyle üreticiler yapacakları anlaşmalara göre firm enerji sağlamak durumunda kalabilecek ve düşük veya fazla üretim durumunda ceza ödemek durumunda kalabileceklerdir. Bu durum satılan elektriğin değerini ve yatırımını olumsuz yönde etkileyebilecektir. Rüzgar santrallarının üretimlerini bir araya toplayarak ve doğru tahminler yaparak şebekenin beslenmesiyle fiyatların yükseltilmesi sağlanabilir ve rüzgar enerjisi daha ilgi çekici bir yatırım haline dönüştürülebilir. Yüksek fiyatların oluşması aynı zamanda daha düşük ortalama rüzgar hızlarının olduğu sahaların da ekonomik hale gelmesini sağlayabilecektir. Coğrafik Dağılımın ve Kümelenme Etkisi • Güç sistemi işletmesi ve güç kalitesine pozitif etki 1. Bir rüzgar tarlası alanında rüzgar türbin sayısının artışı 2. Geniş coğrafik alanlar üzerine rüzgar tarlalarının dağılımı •Artan türbin sayısı, aynı zamanda gust olayının tüm türbinlerde meydana gelmesini azaltacağından, rüzgarın türbülanslı pik yapma şansını azaltır •Geniş alanlar üzerine dağılım, aynı zamanda değişen hava koşullarının tüm türbinleri etkilemediği için günlük ve sinoptik pik etkilerini azaltacaktır. Temel Prensip ve Tahmin Yöntemleri (1): Girdi olarak sadece SCADA kullanan kısa süreli istatistiksel yaklaşımlar (horizon: <6 saat). (2): Fiziksel veya İstatistiksel yaklaşımlar, >3 saat için iyi performans (2)+(3): Fiziksel yaklaşım. İyi performans >3 saat için (1)+(2): İstatistiksel yaklaşım (1)+ (2)+(3): Kombine yaklaşım İstatistiksel Yaklaşımlar Geçmiş verileri kullanarak lokal rüzgarlar ve nümerik hava tahmini sonuçları arasında ilişki kurmaya çalışır Fiziksel Yaklaşımlar Mezo veya micro ölçekli modeller kullanarak lokal rüzgarlarla nümerik hava tahmini çıktılarını ilişkilendirmeye çalışır •Nümerik hava tahmini veya/ve ölçüm datası ile başlar •Rüzgarı sahaya indirger •Rüzgar hızını güce dönüştürür •Park v.b. etkileri hesaplar •Veya direkt nümerik hava tahminlerini güce dönüştürür Yaygın Değerlendirme Kriterleri •Ortalama hata •Ortalama mutlak hata •RMS Hata •R2 (tanımlama katsayısı) •Hata histogramları Rüzgar Enerjisi Tahminleri Rüzgar tahmin sistemleri ile ilgili gereksinimler önemli ölçüde rüzgar türbinlerinin dağılımı ve piyasa özelliklerine bağlı olarak değişiklik gösterir. Fransa (EDF) 1_günlük Haftalık 30 Dakikalık Ortalama Güç Yoğunluğu (Ulusal ve Bölgesel Ölçekte) İngiltere (NETA) 2_saatlık tahminler enerji trans. önce Üke Elektrik Piyasası Almanya Geniş alanlar için 36 saate kadar tahminler enerji trans. önce Danımarka Geniş alanlar için 36 saate kadar Tahminler enerji trans. önce Gün sonrası piyasası için Gün sonrası piyasası için Bunlarla birlikte rüzgar tahmin sistemleri tüm ihtiyaçlara cevap verebilecek şekilde planlanmalıdır.. ABD Daha çok büyük rüzgar tarlaları için tahminler İspanya TÜRKİYE Daha çok büyük rüzgar tarlaları için tahminler "İletim sistemine bağlı rüzgâr enerjisine dayalı üretim tesislerine ait aktif güç tahminleri her gün 12:00’da takip eden 48 saat için saatlik periyotlarda TEİAŞ’a sunulur." Rüzgar Enerjisi Tahmin Sistemlerinin Kullanımı ve Mevcut Gelişmeler • İlk RISOE Ulusal Laboratuvarı-Danımarka Teknik Üniversitesi – – – – – SHT ile çalışan alan spesifik, üç boyutlu hava modelleri kullandılar (HIRLAM, UK MESO, LM) Verilen bir alanda tüm rüzgar tarlaları için rüzgar hız ve yönünü tahmin eden hava modelleri gibi çalışırlar Temelinde, WASP türü (CFD; mikro ölçek) fiziksel eşitlikler kullanarak güç çıktısını tahmin ederler Bu tip modellerle 48 saat ilerisine kadar tahminler üretmek mümkündür Bu sistemler genellikle güç sistemini işleten firmalara bilgi sağlamak için dizayn edilmektedir. • Benzer çalışmalar – – – – – Norveç, NMI ABD, WECTEC ve Truewind Almanya, ISET Japonya, Mie Ü., Toyohashi Tech. Ü. Irlanda, College Cork Ü. • Bazı sistemler fiziksel eşitlikler yerine istatistik tabanlı yapay sinir ağları (ANN), bulanık mantık (FL) gibi deneyimlerle öğretilebilen yöntemleri kullanmaktadır, fakat geniş bir veri setine ihtiyaç duyarlar Mevcut Rüzgar Enerjisi Tahmin Modelleri Prediktor •RISOE orijinli, fiziksel tabanlı bir modeldir, •Büyük ölçekli akışlar SHT modeli ile simüle edilir, HIRLAM •Rüzgar, geostrofik drag law ve logaritmik rüzgar profili kullanılarak yüzeye indirgenir •Rüzgar santral sahası ölçeğindeki etkileri hesaba katmak için WASP kullanılır (engel, pürüzlülük, vadi, tepe v.b.) •RISOE PARK yazılımı ise rüzgar türbinlerinin birbirlerini etkileme analizlerini yapar •Model servis alanı için 36 saatlik tahminler üretmek için günde iki defa çalıştırılır. Santral sahası için elde edilen sonuçlar bölgesel kullanımı için yukarı ölçeklenme imkanına sahiptir. •Tahmin modelinin ortalama mutlak hatası kurulu kapasitenin yaklaşık %15 idir. Rüzgar Enerjisi Tahmin Aracı WPPT, Danımarka, Teknik Üniversite • WPPT kısa süreli (120 saate kadar) rüzgar enerjisi üretim tahminlerini yapmada kullanılabilmektedir. Sistem çok esnektir ve toplam rüzgar gücünü kapsayacak şekilde konfigüre edilebilir (ülke, bölge veya tek bir rüzgar tarlası). Model yapay zeka mantığına göre dizayn edilmiştir ve böylece sistem otomatik olarak gözlemlenen duruma göre kalibre olur. • • Girdiler Asgari kurulum seviyesinde sistem rüzgar enerjisi üretiminin online ölçümlerine ihtiyaç duyar. – – – – • • • Konfigürasyon durumuna göre; Online rüzgar enerjisi ölçümlerini Tüm türbinlerin enerji üretimler (bölgesel tahmin için) Bölge ve rüzgar tarlasını kapsayan rüzgar hızı ve yönü meteorolojik tahminleri Lokal rüzgar hızı, kararlılık, aktif türbin sayısı, v.b. Çıktılar 120 saate kadar enerji üretim tahminleri Optimum ticaret ve planlama için önemli olan güvenilir belirsizlik hesaplamalarıi 36 saatlik tahmin horizonunlu 1900 MW kurulu rüzgar gücü için tahmin hatalarının dağılımı Büyük TSO Büyük Rüzgar Tarlası Sahipleri Çok Büyük TSO ZEPHYR, RISO ve Danımarka Teknik Üniversitesi • • • • • • Tüm Danımarka şirketleri kullanıyor Java2, yüksek esneklik Zephyr Danımarka Modelleri Prediktor ve WPPT’nin birleşimi bir modeldir Tüm tahmin horizonları için (0-9 saat 36-48 saat) güvenilir tahminler Online veri ve ileri istatistiksel metodlar kullanır HIRLAM gibi meteorolojik model çıktılarını kullanabilme yeteneği uzun dönemli güvenilir tahminler üretmesine katkıda bulunmaktadır PREVIENTO, Oldenburg Üniversitesi, Almanya • Geniş alanlar için iki günlük güç tahminleri yapar • Modelleme yaklaşımı Prediktor’ a benzerdir • HIRLAM datası yerine Alman Hava Servisi verilerini kullanır ▼ Rüzgar enerjisi tahminleri • herhangi bir yer • herhangi bir konfigürasyondaki rüzgar tarlası • geniş bölgelerin tamamı • kontrol alanlarının tamamı ▼Zaman horizonu: 0 - 96 saat ▼Zaman rezolasyonu: 1 saat-15 dakika ▼belirli güvenirlilik aralıkları ▼günde birkaç yenileme ▼email, ftp veya modem ile dağıtım ▼web erişimi eWIND, True Wind Solutions, ABD • Yüksek rezolasyonlu 3 boyutlu fiziksel tabanlı atmosferik nümerik modeller • Adapte edilmiş ileri istatistiksel modeller • Santral üretim modelleri • Tahmin dağıtım sistemi HONEYMOON, College Cork Universitesi, Irlanda SIPREOLICO, Carlos Üniversitesi ve REE, İspanya • • • İstatistik tabanlı bir sistemdir Girdiler – Rüzgar tarlası karakteristikleri – Geçmiş rüzgar kayıtları ve enerji üretimleri (güç eğrisini elde etmek için) – Online enerji üretimleri – Meteorolojik tahminler (HIRLAM) Ürünler – 36 saate kadar saatlik tahminler • • • Direkt olarak ulusal hava tahmin modeli ile akuple edilmiştir Deniz üstü rüzgar ve dalga tahminleri içi kullanılabilmektedir Enerji tahminlerindeki belirsizlikleri ortaya koymak için ensemble tahminleri kullanır AWPT, İleri Rüzgar Tahmin Aracı, ISET, Almanya • Üç tabakadan oluşur – Online monitoring sistemi – Kısa süreli tahmin sistemi (18 saat) – Gün aşırı tahminler AWPT, Online Monitoring Sistemi • Gözlemlenen temsili rüzgar santralları güç çıktısı zaman serilerinden bir kontrol alanı veya geniş bir şebeke alanının rüzgar türbinleri ile toplam güç beslemesi belirlenir • Dönüşüm algoritması ile tüm temsili santrallar değerlendirilerek her bir grid karesinin mevcut güç çıktısı hesaplanır • Temsili rüzgar santrallarından toplanan veriler online olarak kontrol merkezine iletilir Temsili istasyonlar ve ölçümleri AWPT, Kısa Süreli Tahminer Girdiler: – Rüzgar santral güç üretimlerinin online ölçümleri – Nümerik hava tahmin modelleri Tahmin metodu: – Yapay sinir ağları – Ölçülen rüzgar santralı üretimi ile eğitilmiş Çıktı: – Zaman rezolasyonu 15 dak. – Tahmin horizonu 8 saate kadar – Her saat update edilir AWPT, Gün Aşırı Tahminler • Girdiler: – Nümerik hava tahmin modelleri • Tahmin metodu: – Yapay sinir ağları – Ölçümlerle eğitilmiş • Çıktılar: – Zaman rezolasyonu 15 dak. – Tahmin horizonu 48 saat – Günde 2 defa update edilir AWPT Diğer Özellikler • Model üç farklı yaklaşımın karışımıdır – Nümerik hava tahmini – Rüzgar santralı enerji çıktılarının belirlenmesi – Tahmin edilen güçten şebekeye verilecek toplam gücün belirlenmesinde kullanılan online model • Sadece geçmiş birkaç saatlik ölçüm verisini kullanmaz, aynı zamanda ANN uygulayarak meteorolojik veri ve güç çıktısı arasındaki ilişkiyi anlamak için geçmiş rüzgar ve güç verilerini de kullanabilmektedir • Hesaplanan sonuçlarla gözlemlenen sonuçların karşılaştırılması ile optimum ANN belirlenebilir • Tahmin hatalarının en büyük nedeni hava durumundaki değişikliklerin yanlış zamanlamaya izafe edilmeleridir. Bu yüzden yakın geçmişteki ölçüm verilerini güç çıktıları ile kombine ele alması bu durumu önemli ölçüde giderir AWPT Avantajlar • Model mimarisi ve online monitoring ve tahmin modellemesi ile kombinasyonu modeli evrensel anlamda kullanılabilir yapmaktadır • Minimum hesaplama zamanı ile yüksek doğrulukta ürün sağlayabilmektedir • Diğer yenilenebilir enerji kaynaklarına kolaylıkla adapte edilebilmektedir • Model sürekli bir geliştirmeye açıktır Benzer bir Sistemin Maliyeti, Donanım Hariç ANEMOS • İki gün ilerisine kadar sağlıklı kısa süreli rüzgar santralı üretim tahminleri; – Kompleks araziler – Deniz üstü rüzgar santralları – Ekstrem hava koşulları • Rüzgar tahminlerini kullanarak teknik ve ekonomik kazançları göstermek amaçları ile • İki ana modelleme tekniği: – İstatistiksel – ANN – Fiziksel – Rüzgar akışlarını modelleme • • Tahmin belirsizliklerini hesaplar Uzun süreli tahmin yapar ECN (Hollanda Enerji Araştırma Merkezi) • Devlet destekli bir enstitüdür • Deniz üstü rüzgar santrallarına yönelik tahminler üretir • Modellerinde HIRLAM çıktılarını girdi olarak kullanır • Ayrıca pürüzlülük, saha konfigürasyonu, türbin güç eğrileri, şebekenin 15 dakikalık geçmiş bilgileri gibi verileri de dikkate alır • Orta ölçek verileri KNMI’den alır Model Özetleri Sonuç ve Öneriler • • • • • • • • • • İletim sistemi bünyesinde ulusal hava servisi ile entegre çalışabilecek bir rüzgar enerjisi yönetim ve izleme merkezi kurulmalıdır, ve şirketlerin hava tahminlerini belirli bir tutarlılıkta sağlamalarını temin etmek için bazı yetkilere sahip olmalıdır İletim sistemi bünyesinde kurulacak merkez ölçeklenebilir olmalı ve diğer yenilenebilir enerji kaynaklarının da (rüzgar, güneş, su, biyokütle, dalga, akıntı, deniz termal, yer altı ısısı, v.b.) siteme entegre olabileceği düşünülerek planlanmalıdır Rüzgar enerjisi santral sahiplerinin rüzgar enerjisi tahmini ihtiyaçlarını karşılayacak özel hava servisleri kurulmasının önü açılmalıdır İletim sistemi operatörü hem tahmin eden hem planlayan konumunda olmamalıdır Ulusal hava servisi hizmetleri orta ölçekli hava öngörülerini sağlamalı, amaca uygun hava tahmini işlemlerinin özel firmalar tarafından gerçekleştirilmesinin önü açılmalı Rüzgar enerjisi tahminleri konusunda meteoroloji mühendisliği disiplininden azami derecede faydalanılmalıdır Rüzgar tahmin sistemi seçiminde, ülkemiz meteorolojik, topoğrafik ve elektrik sistemi yapısı dikkate alınmalıdır Ülkemizdeki rüzgar kaynaklarının spatio-temporal (zaman-mekan ilişkileri) analizleri yapılmalı, Ülke genelinde rüzgarın 15 dak, 30 dak, 1 saat, günlük, haftalık, aylık , mevsimlik, yıllık zaman ölçeklerindeki değişimleri çalışılmalı ve bu çalışma sonuçları model seçiminde dikkate alınmalıdır Ülke genelinde rüzgarların konuma göre değişimleri belirlenmeli ve model seçiminde dikkate alınmalıdır, (elektrik sistemi açısından anlamlı rüzgar lisansı vermede de önemli) Referanslar • Wind Power in Power Systems • Physical Approach to Short Term Wind Power Prediction • Short Term Wind Energy Forecasting: Technolohy and Policy