Geri Dön

Güneş ışınımı tahmini için görüntü işleme tabanlı yeni bir yaklaşım

A new image-processing based approach for solar radiation forecasting

  1. Tez No: 718629
  2. Yazar: ARDAN HÜSEYİN EŞLİK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKARSLAN, PROF. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Güneş kaynağının kesikli ve değişken yapısı, enerjinin verimli bir şekilde kullanımını oldukça zorlaştırmaktadır. Bu sıkıntıların üstesinden gelebilmek ve güneş enerjisinden etkin bir şekilde faydalanabilmek amacıyla güneş ışınımı tahmini gibi günümüze kadar farklı birçok yöntem kullanılmıştır. Bu çalışmada, gün içinde oluşan bulut hareketlerini takip ederek gelecekte gerçekleşecek bulut hareketlerini tahmin eden, ardından elde edilen bulut hareketi tahmini ve atmosfer dışı güneş ışınımı verilerin kullanılmasıyla güneş ışınımı tahmini gerçekleştiren derin öğrenme yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu kapsamda, Afyon Kocatepe Üniversitesi Güneş ve Rüzgâr Uygulama ve Araştırma Merkezine kurulan deney düzeneği aracılığıyla belirli aralıklarda toplanan gökyüzü görüntüleri ve ışınım verileri kullanılmıştır. Sıralı gökyüzü görüntülerinde bulut hareketleri Shi-Tomasi ve Lucas-Kanade yöntemleri kullanılarak takip edilmiştir. Görüntüler üzerinde bulut, gökyüzü, güneş tespitleri ise kırmızı/mavi oranı ve K-means kümeleme yönteminden oluşan hibrit bir tespit yaklaşımıyla gerçekleştirilmiştir. Son olarak, 5 dakikalık zaman ufku için 10 saniye çözünürlüklü güneş ışınımı tahminleri gerçekleştirilmiş ve yaklaşımın performansı test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The intermittent and variable nature of the solar source makes it very difficult to use energy efficiently. In order to overcome these problems and benefit from solar energy effectively, many different methods such as solar radiation estimation have been used until today. In this study, a deep learning approach has been developed that predicts future cloud movements by tracking the cloud movements that occur during the day and then performs solar radiation forecasting using the obtained cloud movement forecast and extraterrestrial solar radiation data. In this context, sky images and radiation data collected at specific intervals through the experimental setup established at Afyon Kocatepe University Sun and Wind Application and Research Center are used. Cloud motions in sequential sky images are followed using Shi-Tomasi and Lucas-Kanade methods. Cloud, sky, and sun detections on the images are performed with a hybrid detection approach consisting of red/blue ratio and K-means clustering method. Finally, solar radiation estimates with a resolution of 10 seconds for the time horizon of 5 minutes are performed, and the performance of the approach is tested.

Benzer Tezler

  1. Bölgesel güneş enerji potansiyelinin belirlenmesinde yeni bir yaklaşım

    A new approach in determining the regional solar energy potential

    ERŞAN ÖMER YÜZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALTUĞ BOZKURT

    DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU

  2. Fotovoltaik panel yüzeyinde görüntü işleme teknikleri kullanarak kirlilik tespiti

    Detection of pollution using image processing techniques in photovoltaic panel surface

    MUHAMMED ÜNLÜTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET AFŞİN KULAKSIZ

  3. Feasibility analysis based on advanced deep learning techniques in integrating renewable energy resources into microgrids

    Yenilenebilir enerji kaynaklarının mikroşebekelere entegre edilmesinde gelişmiş derin öğrenme tekniklerine dayalı uygulanılabilirlik analizi

    FATHI FARAH FADOUL FATHI FARAH FADOUL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN ÇAĞLAR

  4. Doğrusal tahmin filtrelerinin yenilenebilir enerji sistemlerinde kullanımı için arayüz tasarımı

    An interface design to use linear prediction filters for renewable energy systems

    EMRAH ÜSTÜNDAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EnerjiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKARSLAN

  5. Güneş ışınım tahmini için farklı güneşlenme durumlarını dikkate alan hibrit bir yöntem tasarımı

    A hybrid method design that considers different insolation conditions for solar radiation forecasting

    FATIMETOU HMEINDE MAHAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKARSLAN