Stokastik sınır analizi kullanarak rüzgâr türbinleri için etkinlik değerlendirmesi

Abstract

Bu çalışmada, Stokastik Sınır Analizi (SSA) tekniği, hâlihazırda işletmede olan bir rüzgâr çiftliğinde üretimetkinliğini ölçmek için kullanılmıştır. Mevcut literatürde çeşitli alanlarda yaygın olarak uygulanan biretkinlik ölçüm tekniği olan SSA, rüzgâr türbinlerinin etkinlik ölçümlerinde daha önce kullanılmamıştır.SSA'nın stokastik yapısı, sınır sapmalarının hem işletmenin kontrolünde olmayan dış etkileri hem de tekniketkinsizliği içermesi onun anahtar özelliğidir. Önerilen yaklaşım, dört farklı senaryo altında her bir türbinin birbirlerine göre etkinliklerini ve rüzgâr çiftliğinin tamamının etkinliğini hesaplamak için kullanılmıştır. Busenaryolar, çeşitli girdi parametrelerinin etkinlik üzerindeki etkisini ölçmek için oluşturulmuştur.Dolayısıyla, bu çalışmanın diğer bir amacı da farklı girdi senaryoları ile bir rüzgâr türbininin etkinliğiniölçmek için hangi faktörlerin ne kadar etkili olduğunu açıklamaktır. Ayrıca, bu dört senaryo, aylık ortalamaveriler, on iki aylık veriler ve yirmi dört aylık veriler olmak üzere üç farklı zaman periyodunda çalışılmıştır. Çalışmanın sonucunda farklı girdi gruplarına göre farklı etkinlik skorları elde edilmiştir. Etkinlikkayıplarının istatiksel sapmadan mı yoksa etkinsizlikten mi kaynaklandığı SSA yönteminin avantajı gereğiyorumlanabilmiştir

In this paper, Stochastic Frontier Analysis (SFA) technique is contributed to measure the productiveefficiency of a working wind farm. In the current literature SFA, which is one of the commonly usedefficiency analysis tool in many different areas, has not been studied previously to measure wind turbineefficiencies. Stochastic nature is the key advantage of SFA, whereby frontier deviations include both externaleffects that are not within the company's control and technical inefficiency. The proposed approach was used to calculate efficiency of each wind turbines to compare each other and to determine whole wind farmefficiency according to four different cases. These cases were introduced to determine the effects of differentinput parameters on the efficiency levels. Thereby, the other crucial interest of this study is to answer whichfactors are effective to measure the efficiency of a wind turbine by implementing four different input orientedcases. Also, these four cases studied under three different time periods; monthly averaged data, twelvemonthly averaged data, and twenty four monthly data. Results showed that different input groups gavedifferent efficiency results. Whether the efficiency loses originated from statistical noise or technicalinefficiency could be concluded by the advantage of SFA