Geri Dön

Otomatik güneş paneli temizleme yöntemlerinin panel performansına etkilerinin incelenmesi

Investigation of the effects of automatic solar panel cleaning methods on panel performance

PDF İndir

  1. Tez No: 765419
  2. Yazar: DAMLA ERİŞGİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN ÖZCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enerji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Günümüzde nüfusun hızla artması ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte enerjiye duyulan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Enerjiye duyulan ihtiyacın güneş gibi doğal ve yenilebilir, sınırsız bir enerji kaynağından elde edilmesi çevresel, sosyal ve ekonomik etkileri bakımından istenen bir durumdur. Fotovoltaik (FV) sistemler, ısık enerjisini elektrik enerjisine doğrudan dönüştüren sistemlerdir ve son yıllarda kullanımları hızla artmaktadır. FV sistemlerin performansları panelin üzerine gelen ve emilen güneş ışığı miktarıyla doğru orantılıdır. Bundan dolayı panel üzerine gelen ışınların panelden daha az emilmesine neden olacak toz, kir gibi faktörlerin yüzeyden uzaklaştırılması gerekmektedir. Bu tezde mekanik ve temassız kendi kendini temizleme yöntemlerinin FV panel performanslarına etkileri üç yöntem kullanılarak deneysel olarak incelenmiştir. Birinci yöntemde (Yöntem I) levha üzerine yerleştirilen ultrasonik dönüştürücü tarafından üretilen titreşim, ultrasonik dönüştürücünün yereleştirildiği levha ile FV panel dört köşesine yerleştirilen yaylar ile FV panele aktarılarak, oluşan titreşimin FV panel temizliğine dolayısıyla performansına etkileri incelenmiştir. İkinci yöntemde (Yöntem II) FV panel üst ksımlarına yerleştirilen piezoelektirik dört adet aktuatör tarafından üretilen yüzey akustik ses dalgalarının panel temizliğine ve dolayısıyla panel performasına etkileri incelenmiştir. Üçüncü yöntemde (Hibrit Yöntem; Yöntem I ve Yöntem II birlikte) ise, kullanılan bu iki yöntemin bir arada yani hibrit kullanımının FV panel temizliğine dolayısıyla performasına etkileri araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, tamamen tozlanmış ve güç üretimi olamayan bir FV panelin, Yöntem I ile göreceli maksimum güç çıkışının %53.80, Yöntem II ile %55.48'e ve Hibrit yöntem ile %68.6'ya çıkarılabileceğini göstermektedir. Ayrıca, sonuçlar panel eğim açısı arttıkça uygulanan yöntemlerin etkinliğinin artığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Today, with the rapid increase in population and the development of technology, the need for energy is increasing day by day. Obtaining the need for energy from a natural and renewable, unlimited energy source such as the sun is a desirable situation in terms of environmental, social and economic effects. Photovoltaic (PV) systems are systems that directly convert light energy into electrical energy and their use has been increasing rapidly in recent years. The performance of PV systems is directly proportional to the amount of sunlight coming on and absorbed by the panel. For this reason, factors such as dust and dirt that will cause the rays coming on the panel to be absorbed less from the panel should be removed from the surface. In this thesis, the effects of mechanical and non-contact self-cleaning methods on PV panel performances were experimentally investigated using three methods. In the first method (Method I), the vibration produced by the ultrasonic transducer placed on the plate is transferred to the PV panel with the springs placed on the four corners of the FV panel with the plate on which the ultrasonic transducer is placed, and the effects of the vibration on the cleaning and performance of the PV panel are investigated. In the second method (Method II), the effects of surface acoustic sound waves produced by four piezoelectric actuators placed on the upper parts of the PV panel on panel cleanliness and thus panel performance were investigated. In the third method (Hybrid Method; Method I and Method II together), the effects of these two methods used together, namely hybrid use, on FV panel cleaning and thus performance were investigated. The results show that a completely dusty and no power generation PV panel can increase the relative maximum power output to 53.80% by Method I, to 55.48% by Method II, and to 68.6% by the Hybrid method. In addition, the results show that the effectiveness of the applied methods increases as the panel tilt angle increases.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    521941

    Sensör tabanlı otomatik güneş paneli temizleme sistemi prototipi

    Sensor based automatic solar panel cleaning system prototype

    TEVFİK KARGACIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EnerjiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU

  2. Tez No

    518032

    Fotovoltaik panel yüzey temizliği için akıllı sistem tasarımı

    Intelligent system design for cleaning photovoltaic panel surface

    ABDURRAHİM ERAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ MUTLUER

  3. Tez No

    200213

    Fotovoltaik modüllerin elektrik enerjisi üretiminde güneş takip sisteminin etkisinin incelenmesi

    Investigating the effect of the sun tracking system on electricity production of photovoltaic modules

    SELÇUK UZUNOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Makine MühendisliğiMustafa Kemal Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. SEMİR GÖKPINAR

  4. Tez No

    177359

    Yenilenebilir enerji kaynaklarını elektrik enerjisine dönüştürmede kullanılan yöntemler ve örnek uygulamalar

    The methods used in the transformation of renewable energy sources into electricity and sample applications

    İLHAN UMUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

  5. Tez No

    847508

    Detection of solar panel defects in electroluminescence images using deep learning

    Derin öğrenme kullanılarak elektrolüminesans görüntülerinde güneş paneli hatalarının tespiti

    BAHAA SALIH MANDEEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN KUTUCU

Geri Dön