Yenilenebilir enerji kaynaklarından rüzgâr ile üretilen enerjinin ekonomik değerinin Markov zinciri ile modellenmesi ve Yalova ilinde bir uygulama

Abstract

Enerji, ekonominin temel girdilerinden biri, sosyal ve ekonomik kalkınmanın vazgeçilmez bir unsurudur. Dengeli ve sürdürülebilir bir kalkınma ucuz, yeterli ve güvenilir enerji kaynaklarına sahip olmakla ve bu kaynakların yönetiminde kalitenin ve etkinliğin sağlanmasıyla yakından ilgilidir. Türkiye, enerji ithalatçısı bir ülke konumunda olup enerjiye olan ihtiyacın artmasına paralel olarak ülkenin enerjide dışa bağımlılık oranı da artmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları bakımından avantajlı bir konumda olan Türkiye'de bu kaynakların kullanımının artması, dışa bağımlılığın azaltılmasında önemli bir araç olarak belirmektedir. Yenilenebilir enerji kaynakları arasında en gelişmişi ve ticari açıdan en uygunu, çevre sorunlarına neden olmadığı gibi, güneş var olduğu sürece tükenmeyecek olan, rüzgâr enerjisidir. Son yıllarda, özellikle rüzgâr enerjisine yönelik yasal düzenlemeler ve yatırım teşvikleri ile bu alandaki yatırımların artması neticesinde 2009 yılında Türkiye, rüzgâr enerjisi kurulu kapasitesini önceki yıla göre en fazla arttıran ikinci ülke konumuna gelmiştir. Rüzgâr gücünden elde edilebilecek enerji miktarının hesaplanmasında kullanılan en önemli veri rüzgâr hızıdır. Doğru ölçümler ve modellemeler ile rüzgârdan elde edilebilecek enerji miktarını küçük sapmalarla hesaplamak mümkündür. Bu çalışmada, Yalova ili Süpürgelik mevkide bir yıllık süre için ölçülmüş saatlik ortalama rüzgâr hızı değerlerine bağlı olarak üretilebilecek elektrik enerjisinin ekonomik değerlerinin modellenmesinde Markov zincirinin geçiş matrisi yaklaşımı kullanılmıştır. Ekonomik değer zaman serisi, ortalama ve standart sapmalarına göre türbin güç eğrisi yaklaşımı ile farklı durumlara ayrılarak 16x16 boyutunda bir geçiş matrisi elde edilmiştir. Modelin geçerliliği doğrulanırsa, model istenilen herhangi bir süre için farklı uzunluklarda sentetik veriler üretmede kullanılabilmektedir. Gerçek veriler ile sentetik verilerin karşılaştırılması, istatistikî parametrelerinin güvenilir biçimde yeniden üretilebileceğini göstermektedir.

Energy is one of the main inputs of economy, and essential for economic and social development. Establishing a balanced and sustainable development is strictly related to cheap, sufficient, and reliable energy sources, as well as the quality of resource management. Turkey is an energy importing country. As the demand for energy increases, its dependence on foreign sources increases, as well. Turkey has some advantages in terms of renewable energy sources, and increasing the share of these sources could be an important tool for decreasing the dependency on foreign sources. When the resource is locally available, the most developed and commercially viable renewable source of energy today seems to be wind energy which has no damaging impacts on the environment. As a result of recent legal regulations and investment incentives for wind energy, installed wind power capacity started to increase in Turkey. Wind speed is the most important variable for determining the wind energy potential. It is possible to predict the amount of energy potential with slight deviations by using field measurements and accurate modeling. In this study, hourly average wind speeds which were measured for one year period in Süpürgelik region of Yalova were used to predict the economic value of the electrical energy from wind. The economic value time series were generated by using the transition matrix approach of the first order Markov chain method. For this purpose, the economic value time series were divided into states based on the means and standard deviations, employing the turbine power curve. A 16x16 transition probability matrix was obtained. Once the model is validated, it can then be used for generating synthetic series of various lengths of any desired durations. The comparisons between the actual data and simulations showed that the statistical characteristics were satisfactorily reproduced.