Kapalı denizler için öbekleme temelli dalga kaynağı sınıflandırması

Abstract

Dalga kaynağının ayrıntılı karakterizasyonu, yenilenebilir enerji planlamasında doğru potansiyel tahmini ve uygun teknoloji seçimi için kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, kapalı denizlerdeki dalga enerjisi kaynağının çok değişkenli veri analizi yöntemi ile kapsamlı biçimde karakterizasyonu ve sınıflandırılmasını amaçlamaktadır. Çalışma alanı diğer kapalı denizlere referans olacak şekilde Akdeniz, Ege Denizi, Marmara Denizi ve Karadeniz olarak seçilmiştir. Veriler, 63 yıllık ERA5 yeniden analiz veri setinden ve ERA5 rüzgarları kullanılarak çalıştırılan 39 yıllık SWAN model tahminlerinden elde edilmiştir. Bu çalışmada beş temel dalga parametresi analiz edilmiştir. Parametreler arasındaki çoklu bağlantıyı azaltmak ve modelin genel verimliliğini artırmak amacıyla korelasyon analizi ve özellik seçimi yöntemleri uygulanmış; bu doğrultuda kümeleme analizinde kullanılacak dört farklı giriş veri seti oluşturulmuştur. k-ortalama kümeleme algoritması kullanılarak çalışma alanı, her biri farklı dalga iklimi özellikleri taşıyan beş enerji sınıfına ayrılmıştır. Geleneksel dalga enerjisi çalışmalarından farklı olarak, ortalama dalga yönü, dalga spektral dikliği ve dalga yönlü genişliği parametrelerinin sınıflandırmaya dahil edilmesi, bölgesel ölçekte enerji sınıflarının daha hassas tanımlanmasını sağlamaktadır. Bu çalışma, Akdeniz gibi yarı kapalı denizlerin homojen ve düşük enerjili alanlar olduğu yönündeki yaygın görüşe alternatif bir bakış açısı sunmaktadır. Ayrıca, üç farklı DED tipi için gerçekleştirilen kapasite faktörü analizleri, bu sınıflandırma yapısının cihaz seçimi ve konumlandırma stratejilerinin belirlenmesinde yol gösterici olabileceğini ortaya koymaktadır. Mevcut DED tesislerinin çalışma alanındaki konumları, elde edilen sınıflandırma sonuçlarının mekânsal dağılımları ile birlikte sunularak modelin gerçek saha koşullarındaki temsil kabiliyeti değerlendirilmiştir. Buna göre, Pantelleria Adası açıklarında konumlanan ISWEC tesisi, yüksek enerji düzeyini temsil eden Öbek 4 ve Öbek 5 içerisinde yer almaktadır. Ravenna açıklarındaki iki PowerBuoy tesisi ise, tüm veri setlerinde düşük enerji sınıfı içinde yer almakta ve güneş destekli hibrit tasarımıyla düşük enerjili projelere örnek teşkil etmektedir. Geliştirilen bu yöntem, diğer yarı kapalı deniz alanlarına da uygulanabilir nitelikte olup, benzer enerji karakteristiklerine sahip bölgelerin sınıflandırılmasına yönelik kapsamlı ve güvenilir bir çerçeve sunmaktadır.The detailed characterization of the wave energy resource is critically important for accurate potential estimation and appropriate technology selection in renewable energy planning. This study aims to comprehensively characterize and classify the wave energy resource in enclosed seas using a multivariate data analysis method. The study area was selected as the Mediterranean Sea, the Aegean Sea, the Sea of Marmara, and the Black Sea to serve as a reference for other enclosed seas. The data were obtained from a 63- year ERA5 reanalysis dataset and 39-year SWAN model simulations forced by ERA5 winds. Five key wave parameters were analyzed in this study. To reduce multicollinearity among parameters and improve overall model efficiency, correlation analysis and feature selection methods were applied, resulting in four different input datasets for clustering analysis. Using the k-means clustering algorithm, the study area was divided into five energy classes, each representing distinct wave-climate characteristics. Unlike conventional wave energy studies, the inclusion of mean wave direction, wave spectral peakedness and wave directional width parameters in the classification enabled a more precise definition of energy classes at the regional scale. This study offers an alternative perspective to the prevailing view that semi-enclosed seas such as the Mediterranean are homogeneous and low-energy areas. In addition, capacity factor analyses performed for three different WEC (Wave Energy Converter) types demonstrate that this classification framework can guide device selection and siting strategies. The locations of existing WEC installations within the study area were presented together with the spatial distribution of the classification results to evaluate the model’s representativeness under real site conditions. The ISWEC facility located off Pantelleria Island lies within the high-energy Classes 4 and 5. The two PowerBuoy facilities off Ravenna fall within the low-energy class in all datasets and, with their solar-assisted hybrid design, serve as examples for low-energy projects. The developed method is applicable to other semi-enclosed seas, providing a comprehensive and reliable framework for the classification of regions with similar energy characteristics.