Enerji farkındalıklı ve optimizasyon tabanlı akıllı PV temizleme sistemi tasarımı
Design of an energy-aware and optimization-based intelligent PV cleaning system
- Tez No: 981975
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, fotovoltaik (photovoltaic – PV) sistemlerde enerji üretim verimliliğini düşüren iki temel problem bütüncül bir yaklaşımla ele alınmıştır: (i) kirlenme kaynaklı güç kayıplarının modellenmesi ve öngörülmesi, (ii) panel temizleme süreçlerinde enerji ve kaynak tüketiminin optimizasyonu. Literatürdeki mevcut çalışmaların çoğu, kirlenmenin paneller üzerinde homojen (uniform) dağıldığı varsayımına dayanmakta ve bu nedenle gerçek saha koşullarındaki performans kayıplarını yeterince temsil edememektedir. Bu tezde, ilk olarak homojen olmayan (non-uniform) kirlenmelerin panel çıkış karakteristiğine etkisini fiziksel olarak modelleyen yeni bir Geçirgenlik Dağılımı (Transmittance Distribution – TD) yaklaşımı geliştirilmiştir. TD'nin çıkarımı, Eşdeğer Devre Modeli (Equivalent Circuit Model – ECM) ve optimizasyon tabanlı çözüm yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiş, ölçülen I–V eğrileri ile yüksek doğrulukta doğrulanmıştır. Geliştirilen yöntem, çevresel değişkenlerin (ışınım, sıcaklık) etkilerini içeren doğrusal olmayan durumları da açıklayabilmekte ve mevcut modellerin aksine non-uniform kirlenme koşullarında panelin gerçek güç kaybını tahmin edebilmektedir. İkinci aşamada, temizleme kararı ve güzergâh planlaması konuları ele alınmış, bu amaçla Yinelemeli Tablo Doğrulama Algoritması (Recursive Tabular Validation Algorithm – RTVA) tabanlı yeni bir enerji farkındalıklı güzergâh optimizasyon yöntemi geliştirilmiştir. RTVA algoritması, görüntü işleme ile tespit edilen kısmi kirlenme koordinatlarını dikkate alarak temizleme sırasını ve robotik hareket güzergâhını optimize etmekte, böylece gereksiz kaynak kullanımını minimize etmektedir. Bu iki yaklaşım (TD optimizasyonu ve RTVA güzergâh planlama), ölçülen verim düşüşünden kirlenme dağılımının çıkarılmasından, gelecekteki enerji kaybı tahmini ve optimum temizlik kararına uzanan bütünleşik bir karar destek sistemi oluşturmaktadır. Elde edilen bulgular, PV sistemlerinde enerji üretim verimliliğinin artırılması, temizlik süreçlerinin maliyet-etkin hâle getirilmesi ve sürdürülebilir işletme stratejilerinin geliştirilmesi açısından önemli katkılar sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, two fundamental challenges that reduce energy production efficiency in photovoltaic (PV) systems are addressed through an integrated approach: (i) modeling and prediction of power losses caused by surface soiling, and (ii) optimization of energy and resource consumption in panel cleaning processes. Most studies in the literature assume that contamination on PV panels is uniformly distributed; however, such an assumption does not adequately represent real-world performance degradation under field conditions. In the first stage of this study, a novel Transmittance Distribution (TD) approach was developed to physically model the effect of non-uniform contamination on the output characteristics of PV modules. The TD extraction was carried out using the Equivalent Circuit Model (ECM) combined with optimization-based solution techniques, and the results were validated against experimentally measured I–V curves with high accuracy. The proposed method is capable of explaining nonlinear behaviors influenced by environmental factors such as irradiance and temperature and, unlike conventional models, can accurately predict the actual power loss of panels under non-uniform soiling conditions. In the second stage, cleaning decision-making and path planning were investigated. For this purpose, a new energy-aware route optimization method based on the Recursive Tabular Validation Algorithm (RTVA) was developed. The RTVA algorithm optimizes the cleaning sequence and robotic motion path by considering partially soiled coordinates detected through image processing (IP), thereby minimizing unnecessary resource consumption. Together, these two approaches—TD optimization and RTVA path planning—form an integrated decision-support system that spans the entire process from deriving the contamination distribution based on measured efficiency loss to predicting future energy loss and determining the optimal cleaning strategy. The findings contribute to improving energy production efficiency, enhancing cost-effectiveness of cleaning operations, and promoting sustainable operation strategies for PV systems.
Benzer Tezler
- AI-enhanced dynamic preemptive resource allocation in next generation cellular networks
Yeni nesil hücresel ağlarda yapay zeka destekli dinamik öncelikli kaynak tahsisi
EGE ENGİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- İHA destekli uçta hesaplama uygulamalarında İHA konumunun sezgisel yaklaşımlarla belirlenmesi
Determining the UAV position with heuristic approaches in UAV-aided edge computing applications
SAVAŞ PINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KALAYCIOĞLU
- Büyük veri ve makine öğrenmesi kullanılarak elektrik tüketim örüntülerinin çıkarılması
Extracting electricity consumption patterns using big data and machine learning
FATİH ÜNAL
Doktora
Türkçe
2022
EnerjiFırat ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ EKİCİ
- Optimizing electrical power consumption in al khums, libya, through smart meters data simulation and analysis
Akilli sayaç veri simülasyonu ve analizi yoluyla libya'nin el khums şehrinde elektrik enerjisi tüketiminin optimizasyonu
ANS BASHER HUSSIN ALGADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ASSISTANT PROFESSOR DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Kuantum hesaplama temelli optimizasyon yöntemleri ile büyük dil modellerinin eğitim ve çıkarım süreçlerinin iyileştirilmesi
Improving training and inference processes of large language models with quantum computing-based optimization methods
BETÜL CANDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ