Güneş panelleri ile üretilen enerjinin ortam bilgileri kullanılarak yapay sinir ağlarıyla tahmini
Prediction of power produced by solar panels with artificial neural networks by using environmental factors
- Tez No: 484265
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHSİN TUNAY GENÇOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Bir fotovoltaik panelin çıkış gücü, güneş ışınımı, hava sıcaklığı, rüzgâr hızı, rüzgâr yönü, bağıl nem oranı vb. çevresel faktörlere bağlıdır. Bu bağlılık nonlineer olup fotovoltaiklerin üretim tekniklerinin farklılığından kaynaklanmaktadır. Bu durum fotovoltaik panel karakteristiklerinin saptanması için ayrıntılı deneysel çalışmaları zorunlu hale getirmektedir. Fotovoltaik panellerin üreteceği gücün doğru şekilde tahmin edilmesi, güç üretim sistemlerinin doğru planlanmasında son derece önemlidir. Bu çalışmada, yapay sinir ağları kullanılarak fotovoltaik panellerin ürettiği güç değeri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Daha hassas bir tahmin gerçekleştirebilmek için deneysel çalışmada, ortama ait güneş ışınımı miktarı, hava sıcaklığı, rüzgâr hızı, rüzgâr yönü, bağıl nem oranı ve güneş yükseklik açısı çevresel değişkenleri ile beraber, fotovoltaik panellerin ürettiği güç değerleri bir yıl boyunca ölçülmüş ve kaydedilmiştir. Çalışmada sabit açılı ve tek eksenli güneş izleyici fotovoltaik tek kristalli silikon paneller kullanılmıştır. Geliştirilen yapay sinir ağı modelleri ile elde edilen tahmini değerler, ölçülmüş değerlerler ile karşılaştırılmış ve elde edilen bulgular irdelenmiştir. Geliştirilen yapay sinir ağı modelleri, ağın eğitim sürecinde kullanılmamış verilerle test edildiğinde, sabit açılı panel için %1,4'ü, hareketli panel için %2,34'ü aşmayan Kök Ortalama Karesel Hata (RMSE) oranları ile çok doğru bir tahminleme yaptığı görülmüştür. Geliştirilen yapay sinir ağı modellerinde, bağımlı güç değişkeni ile çevresel değişkenler arasındaki korelasyon katsayısının %99,637 ile %99,998 arasında çok yüksek bir değerde olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca bu çalışmada, geliştirilen modeller geleneksel yöntemlerden biri olan Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR) ile test edilmiştir. Sonuçlar, çevresel değişkenlerin kullanılmasıyla elde edilen modellerin, fotovoltaik panellerin ürettiği güç değerini yüksek bir doğrulukla tahmin edebildiğini göstermiştir. Bu çalışma, Batman ilinde gerçekleştirilmiştir ancak; dünyanın herhangi bir konumunda, meteoroloji istasyonlarından elde edilecek çevresel değişkenler kullanılarak, tesis edilmek istenen fotovoltaik sistemlere ait enerji üretimi, yüksek bir doğrulukla tahmin edilebilecektir.
Özet (Çeviri)
The output power of a photovoltaic panel is dependent on environmental factors such as solar irradiance, air temperature, wind speed, wind direction, relative humidity etc. This dependence is nonlinear and is due to the differences in the production techniques of photovoltaics. This necessitates detailed experimental studies for the detection of photovoltaic panel characteristics. Robust prediction of the power generated by photovoltaic panels is crucial in the proper planning of power generation systems. In this study, it was tried to estimate the power value produced by photovoltaic panels using artificial neural networks. In order to make a more robust prediction in experimental work, the power values produced by photovoltaic panels were measured and recorded for one year, considering the environmental variables such as the amount of solar radiation, air temperature, wind speed, wind direction, relative humidity and solar elevation angle. In the study, fixed and single axis tracking monocrystalline panels were used. The predicted values obtained by the developed artificial neural network models were compared with the measured values and the obtained findings were examined. When the developed artificial neural network models were tested with data that were not used in the network training process, it was observed that very robust predictions were performed with the Root Mean Squared Error (RMSE) error rates not exceeding 1.4% for the fixed panel and 2.34% for the single axis tracking panel. In the developed artificial neural network models, it is observed that the correlation coefficient between the dependent power variable and the environmental variables was very high with a value between 99.637% and 99.998%. Furthermore, in this study, the developed models were tested by Multiple Linear Regression which is one of the traditional methods. The results showed that the models obtained by using environmental variables predicted the power value produced by the photovoltaic panels with high accuracy. This study was carried out in Batman province; however, at any location in the world, the energy production of any planned photovoltaic installations can be estimated with high accuracy using environmental variables obtained from meteorological stations.
Benzer Tezler
- Şebekeye bağlı fotovoltaik sistemlerde üretilen enerjinin yapay sinir ağları kullanılarak tahmini
The energy produced from the grid connected photovoltaic system using artificial neural network prediction
KENAN DONUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
EnerjiFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRETTİN CAN
- Improved tracking algorithm for rooftop pv systems employing multi-input DC-DC converter
Çatı üstü PV uygulamalarında kullanılmak üzere çok girişli DC-DC çevirici için geliştirilmiş takip algoritması
GÖKHAN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ YILDIRIM
- Effects of solar radiation and neutron, gamma material intereaction effects on the solar cells/modules/panels
Güneş ışınımı ve nötron, gama malzeme etkileşiminin güneş hücreleri/modülleri/ panelleri üzerindeki etkileri
İNAL BEGÜM TURNA DEMİREL
Doktora
İngilizce
2021
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZUHAL ER
- Improving the thermal conductivity of fiber-reinforced concrete panels for exterior facades with phase change materials
Diş cepheler için elyaf takviyeli beton panellerin ısı ı̇letkenliğinin faz değiştiren malzemelerle ı̇yileştirilmesi
YALDA SAFARALIPOUR
Doktora
İngilizce
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERKAN KARAGÜLER
- A Control system for solar-electric energy conversion system
Şebeke eş-zamanlı çalışan güneş elektrik enerjisi dönüştürücüsü için kontrol sistemi
ARİF YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. H. BÜLENT ERTAN