Slider Altına

Akarsu Santrallerinin Kurulu Gücünün Belirlenmesinde Akım Ölçümlerinin Olmadığı Yerlerde Debi Süreklilik Eğrisinin Elde Edilmesi

05 Mart 2014 Dergi: Mart-2014
Akarsu Santrallerinin Kurulu Gücünün Belirlenmesinde Akım Ölçümlerinin Olmadığı Yerlerde Debi Süreklilik Eğrisinin Elde Edilmesi

Yazan: Duygu Karagöl, İstanbul Teknik Üniversitesi-Enerji Enstitüsü

Ülkemizde akım ölçümleri yeterli olmayıp hidroelektrik santrallerin inşa edilecekleri yerlerde genellikle Akım Gözlem İstasyonu (AGİ) bulunmamaktadır. Bu eksiklik santral kurulumu için gerekli olan en önemli parametre ve girdi sayılan debinin belirlenmesinde, dolayısıyla türbin seçimi ve santral fizibilitesinin yapılmasında önemli hatalara sebep olmaktadır. Buradan yola çıkarak, ölçüm olmayan nehirlerde literatürde önerilen yeni yöntemler yardımıyla debi süreklilik eğrilerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada pilot bölge olarak Orta Fırat Havzası’ndaki 5 AGİ günlük akımları ile çalışılmış ve sırasıyla her bir istasyonun ölçümü olmadığı farzedilerek 17 aşılma olasılığında debi-süreklilik eğrisi tahminleri yapılmıştır. Tahmin sonuçları mevcut gerçek verilerle karşılaştırılarak sonuçların doğruluğu kontrol edilmiş ve hata oranları hesaplanarak yöntemin başarısı belirlenmiştir.

1. Giriş

Günümüz dünyasında sürekli artış gösteren endüstriyel faaliyetler, artan nüfus, yükselen hayat standartları ve gereksinimler elektriğe duyulan ihtiyacı da artırmıştır. Bununla birlikte doğal dengelerin sarsılması, çevresel etkenler, emisyonların artması sonucu gündeme gelen çevreye duyarlılık konuları ve imzalanan uluslararası protokoller, enerji temininde alternatif çözümleri zorunlu hale getirmiştir. Bu bağlamda hidroelektrik enerji diğer yenilenebilir enerji kaynakları ile birlikte temiz, düşük işletim maliyetli, kısa devreye girme süresi olması avantajları sayesinde yaygın bir kullanım yerine sahip olmuştur. Çağımızda toplumların sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeyleri de enerji tüketimleri ile paralel değerlendirilmektedir.

1.1. Türkiye’de Enerji Durumu

“Türkiye’de kişi başına yıllık elektrik tüketimi 3.200 kWh düzeylerinde olup, bu miktar kalkınmış ve kalkınmakta olan ülkeler ortalamasının çok altındadır. Ülkemizin ekonomik ve sosyal bakımdan kalkınmasının sağlanması için sanayileşme bir hedef olduğuna göre, enerjinin yerinde, zamanında ve güvenilir bir şekilde karşılanması büyük önem arz etmektedir.[1] Enerji Piyasası Denetleme Kurumu (EPDK)’nun tespitlerine göre enerjide hızlı bir talep artışı söz konusudur.[2]



1.2. Türkiye’de Hidroelektrik

Hidroelektrik Türkiye’de en önemli ve yaygın yenilenebilir enerji kaynağı konumundadır ve domestik kullanımda kömürden sonra en geniş paya sahiptir.[4] Potansiyelini tablo üzerinden görebiliriz:
Tablo 1. Hidroelektrik potansiyeli [5]



Gerek enerji talep artışı gerekse enerjinin sürdürülebilirliğini sağlamak için ülkemizin büyük yatırımlara ihtiyacı bulunmaktadır. Bu nedenle büyük bir oranda sahip olduğu hidroelektrik potansiyelini iyi değerlendirmelidir.[6] Buna yönelik ilerleyen yıllarda artması beklenen hidroelektrik kurulu gücü ve üretimi çeşitli senaryolara göre şöyledir:

Tablo 2. Türkiye’de HES projeksiyonları[4]



2. Metodoloji

Çalışmada debi süreklilik eğrisi (DSE) metoduyla akım gözlem istasyonu olmayan nehirlerde eğrilerin tahmini amaçlanmıştır. İlk aşamada, belirlenen ve ölçümü mevcut istasyonların tek tek DSE’leri çizilmektedir. İkinci aşamada ise sırasıyla her bir istasyonun debi ölçümlerinin olmadığı farzedilerek bölgesel bir regresyon yöntemi yardımıyla eğriler tahmin edilmektedir.

2.1. DSE Tanımı ve Önemi

Günlük debi tahmini tarımsal-endüstriyel aktivitelerin planlaması, kentsel su temini, taşkın kontrolü için önemlidir. Ancak akım ölçümleri ve tarihsel kayıtlar debi bilgisinin gerekli olduğu istasyonlarda her zaman ulaşılabilir değildir. Ölçümü olmayan istasyonlarda günlük akım tahmini için kullanılan, son derece iyi sonuçlar veren ve yaygın olarak kullanılan teknik DSE’nin kullanımı ile ilişkilidir. DSE herhangi bir akım değeri ve bu akım değerinin eşit olduğu ya da aşıldığı yüzde cinsinden zaman dilimi arasındaki ilişki olarak yorumlanır.[7] Başka bir ifadeyle, debinin belli bir değere eşit veya ondan büyük olduğu zaman yüzdesi düşey eksende, zaman yüzdeleri yatay eksende gösterilerek çizilen eğriye denir.
Burada bahsedilen “zaman yüzdesi” 0-100 arasında bir aralıktır. Böylelikle, akarsu debi aralığının tamamı göz önünde bulundurulmaktadır.
Debi süreklilik eğrisi analizi belirli bir periyodun üzerindeki tarihsel debi datasının kümülatif frekansını değerlendirir. Taşkın debisi daha seyrek gözlenirken düşük debiler zamanın çoğunluğunda gözlenir.[8]

2.2. Ölçüm Olan İstasyonlarda DSE Eldesi

Ölçüm olan istasyonlarda DSE’ni çizmek için her bir istasyonda gözlemlenen akarsu debisi olan qi’nin azalan bir sırayla sıralanması gerekmektedir. qi, i=1,2, . . . . ,N ; N kayıt altındaki veri sayısıdır. i durum sırası yani sıralanmış debilerin sıra numarası, q1 ve qn sırasıyla en büyük ve en küçük akarsu debileridir. Daha sonra grafikteki konum olan pi’nin i’nci durum için aşağıdaki formül ile hesaplanması gerekmektedir. n tekrar sayısı, N ise toplam gözlem sayısıdır.

  (1)

2.3. Regresyon Bazlı Logaritmik Enterpolasyon ile Ölçüm Olmayan İstasyonlarda Bölgesel DSE Tahmini

Çalışmada ölçüm olmayan istasyonlarda DSE’nin elde edilmesi için regresyona dayalı logaritmik enterpolasyon (RDLE) metodu uygulanmıştır. İlk aşamada ölçüm olan ve ölçüm olmayan istasyonların DSE’lerindeki aşılma olasılıkları belirlenmiştir. Çalışmamızda 17 sabit aşılma olasılığı seçilmiştir (% 0.01, % 0.1, % 0.5, % 1, % 5, % 10, % 20, % 30, % 40, % 50, % 60, % 70, % 80, % 90, % 95, % 99 ve % 99.99). Ölçüm olan istasyonlar için bu yüzdelik zaman dilimlerinde debiler direkt olarak akım kayıtlarından elde edilebilmektedir. Tahminlerin direkt yapılabilmesi için uç noktalar sayılan % 0.01 ve % 99.99 dilimleri, en az 27 yıllık kayıt gerektirmektedir. 27 yıllık kayıttan daha az ölçümün olduğu durumlarda, % 0.01’lik zaman dilimindeki değeri ve en düşük debinin denk geldiği % 99.97 ve üzerindeki zaman dilimindeki değerleri tahmin etmek için ya da seçtiğimiz sabit 17 yüzdelik zaman noktasından hariç, bir ara noktadaki debiyi belirlemek için denklem (2)’de görülen logaritmik extrapolasyon kullanılmalıdır:

   (2)

Burada y, zamanın x yüzdelik kısmında bulunmak istenen debidir. Buradaki debinin belirlenmesi için x’in en yakınındaki seçtiğimiz 17 sabit yüzdelik noktalar ile işleme sokulur. xi-1 ve xi noktaları x’e en yakın sabit yüzde noktaları, yi-1 ve yi ise bu noktalara denk gelen debi değerleridir.
Ölçüm olmayan istasyonda tahmin yürütmek için tahminde en etkili olan fizyografik değişkenleri belirlemek amacıyla adımsal regresyon tekniği kullanılmaktadır. Seçilen değişkenler aşağıdaki denklem kullanılarak tüm çalışma bölgesi için bölgesel regresyon denklemi kurmak için kullanılır.

   (3)

V1, V2, V3,… seçilen istasyonun Qp tahmininde kullanılan fizyografik ya da iklimsel karakteristiğidir; p seçilen yüzdelik 17 aşılma olasılığı değerinden biridir; b, c, d… model parametreleridir ve a çarpımsal bir hata terimi yani modelin çarpımsal parametresidir. Denklem (3) logaritmik olarak lineer bir denkleme dönüştürülür:

   (4)

Böylece, standart çok değişkenli lineer regresyon tekniği uygulanabilir. Eşitlikteki parametrelerin ölçüm olan istasyonlardaki bilgilere göre tanımlanmasının ardından,  denklem (4)’teki bağımsız değişkenlerin yerine konmasıyla birlikte ölçüm olmayan havzalardaki debi tahminine geçilmektedir.

2.4. Yöntemin Performans Değerlendirmesi

Günlük akarsu akım tahmin yaklaşımlarının performansları bir jacknife prosedürü kullanılarak değerlendirilmiştir. Jacknife prosedürde çalışma alanındaki bir havzanın akım kayıtları veritabanının dışında tutulur, bu şekilde havza “ölçümü olmayan” istasyon olarak addedilir. Ardından bu ayrı tutulan istasyonun DSE ve akarsu debileri, kalan istasyonların dataları kullanılarak tahmin edilir. Bu proses çalışma bölgesindeki tüm istasyonların modelleri kullanılarak bölgesel DSE ve akarsu debisi tahminleri elde edilene kadar devam eder.
DSE’ne dayalı metodun değerlendirmesinde üç farklı indis kullanılmıştır. Bu indisler Nash etkinlik kıstası (NASH), root mean square error (RMSE) ve bias (BIAS)’tir. İndisler verilen istasyon için aşağıdaki denklemler kullanılarak hesaplanır:

   (5)
  (6)
  (7)


n tahmin edilen günlük debi değerinin toplam sayısıdır,   ve   sırasıyla i’nci ölçülen ve tahmin edilen günlük debidir ve qm günlük debi ölçümlerinin ortalamasıdır.

3. Örnek Çalışma

Metodoloji başlığı altında bahsi geçen çeşitli yöntemler ve yaklaşımlar Türkiye’de gerek brüt (84,122 GWh) gerekse ekonomik (39,375 GWh)[4] hidrolik potansiyel bakımından birinci sırada gelen Fırat Havzası’nın Orta Fırat bölgesinde uygulanmıştır. Uygulamada batıdan doğuya sırasıyla; 2102, 2164, 2158, 2157 ve 2122 istasyonlarının günlük akım verileri ile çalışılmıştır. İstasyonların yerleşimleri Şekil 2’de görülmektedir. Çalışılan 5 istasyonun akım verileri için özellikle dikkate alınan noktalar;

-    Süregelen akarsu akım kayıtlarının minimum 10 yıllık periyodu içermesi ve
-    Seçilen her istasyonun doğal akım rejimine sahip olmasıdır.
Üzerinde durulan ve hesaba katılan istasyonların değerlendirilen akım gözlem yıl aralığı ve karakteristikleri şöyledir:

Tablo 3. Seçilen İstasyonların Karakteristikleri



Bu çalışmada yapılan analizler 3 tip bilgi üzerine kuruludur. Bunlardan biri fizyografik bilgiler (alan, kot), diğeri meteorolojik datalar (yağış, sıcaklık) ve sonuncusu ise hidrolojik (debi) verilerdir. DSE’leri çizilirken kullanılan hidrolojik akım kayıtları Devlet Su İşleri (DSİ)’den ve Elektrik İşleri Etüd İdaresi (EİE)’den edinilmiştir. Yine fizyografik bilgiler DSİ ve EİE’den alınmıştır. Meteorolojik datalar ise Devlet Meteoroloji İşleri (DMİ)’den alınmıştır.

3.1. Ölçüm Olmayan İstasyonlarda DSE Tahmini

Yukarıda 2.2. başlığı altında anlatılan yöntem kullanılarak 5 istasyonun DSE’leri günlük ortalama debiler yardımıyla çizilmiştir. Çizimlerde 17 sabit aşılma olasılığı gözetilmiştir. Ölçümlerden yola çıkılarak elde edilen bu eğriler daha sonra tahminlerden elde edilen eğrilerle karşılaştırmak için kullanılacaktır. Daha sonra 2.3. başlığı altında anlatılan regresyon metodu yardımıyla her bir istasyonun ölçümünün olmadığı farzedilerek kalan 4 istasyon ölçümleri vasıtasıyla DSE’si tahmin edilmiştir. Bu tahminler için regresyon 4 farklı şekilde uygulanmıştır ve (4) no’lu denklemdeki denklem parametreleri olarak;

-    Alan
-    Alan-kot
-    Alan-yağış
-    Alan-sıcaklık

ele alınmıştır. (4) no’lu denklemde her aşılma olasılığındaki debi değerleri ve karakteristik alan, kot, yağış, sıcaklık gibi bilgiler denklemde yerine konularak bölgesel regresyon yardımıyla modelin çarpımsal parametreleri olan  , b, c, d, … bulunmuştur. Ardından bu değerler yeni kurduğumuz (4) no’lu denklemde yerine konarak ölçümü olmayan istasyonun debi değerine ulaşılmıştır. Bölgesel regresyon sonucunda elde edilen DSE’leri ile gerçek DSE’lerinin karşılaştırması şekil 3, 4, 5, 6 ve 7’de görülmektedir:

                              
                                 
                              

3.2. Örnek Çalışmanın Performansı

Elde edilen tahmin eğrilerinin mevcutta bulunan gerçek akım verileri ile kıyaslanması ve yöntemin performansının ortaya konması amacıyla 2.4. başlığında verilen formüller yardımıyla hata payları bulunmuştur. Tablo 4’te de detayları görüleceği üzere 3 farklı değerlendirme metodunda, 5 istasyonun, 4 farklı bölgesel regresyon uygulaması için hataları hesaplanmıştır.

Tahminsel Ölçümler

Şekil 8. Gerçek ve tahminsel debilerin karşılaştırması


Tablo 4. Yöntemin BIAS, NASH ve RMSE ile performansları



4. Sonuçlar

Elde edilen DSE’leri gerçek debilerden oluşturulan DSE’leri ile karşılaştırıldığında istasyonların çoğu için alan-yağış ve alan sıcaklık regresyonlarının gerçeğe daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Şekil 3, 5, 6, 7 üzerinden görüldüğü gibi 2102, 2158, 2157 ve 2122 istasyonlarında zamanın %100’üne yakın diliminde alan-yağış ve alan-sıcaklık regresyonundan elde edilen tahminlerin gerçek eğrilerin üzerine fit oturduğu görülmektedir. 2164 istasyonu için ise alan-yağış, alan sıcaklık, alan kot tahminlerinin gerçek eğriye yakın bir sonuç sağladığı gözlenmektedir. 2164 istasyonunda taşkın debisinden ziyade daha küçük debi bölgesinde daha güvenilir sonuçlar sağlamıştır. Aynı yorum Tablo 4 üzerinden de yapılabilmektedir.

Kaynaklar

[1] Faaliyet Raporu, 2013, T.C. Orman ve Su İşleri Bakanlığı Devlet Su İşleri Müdürlüğü, sayfa 70
[2] Türkiye’nin Enerji Görünümü, 2012, TMMOB Makine Mühendisleri Odası Oda Raporu, sayfa 4
[3] Türkiye Elektrik Enerjisi 10 Yıllık Üretim Kapasite Projeksiyonu, TEİAŞ, 2012, sayfa 4
[4] Melikoğlu M., “Hydropower in Turkey:Analysis in the view of Vision 2023”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 25(2013) 503-510
[5] Erdoğdu E., “An Analyses of Turkish Hydropower Policy”, MPRA Munich Personal RePEc Archive, Ocak 2011, sayfa 4
[6] Canka Kılıç F., “Recent Renewable Energy Developments, Studies, Incentives in Turkey”, Energy Science and Research, 2011 Vol. 28: 37-54
[7] Ouarda T.M.B.J, Charron C., Martel B., “User Guide fort he Software for Daily Streamflow Estimation”, 2010, sayfa 1
[8] An Approach for Using Load Duration Curves in the Development of TMDLs, USA Enviromental Protection Agency, EPA 841-B-07-006, 2007 bölüm 1, sayfa 1

Etiketler


Video İçerik

Performansa Dayalı Deprem Tasarımı Yaklaşımı

Sempozyum