Şebekeye bağlı fotovoltaik güneş enerji santralinin benzetimi ve makine öğrenme algoritmaları ile enerji üretim tahmini
Simulation of grid-connected photovoltaic solar power plant and energy production estimation with machine learning algorithms
- Tez No: 986078
- Danışmanlar: PROF. DR. HAYATİ MAMUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: yenilenebilir enerji, enerji, güneş enerji santrali, fotovoltaik güneş enerji santralleri, makine öğrenmesi, renewable energy, energy, solar power plant, photovoltaic solar power plants, machine learning
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, İzmir Kemalpaşa ilçesinde kurulu olan şebekeye bağlı bir fotovoltaik (PV) güneş enerji santralinin (SPP) elektrik enerjisi gerçek üretim değerlerinin simülasyon ortamında elde edilen verilerle karşılaştırılması ve bu karşılaştırma doğrultusunda sistemin verimliliğini artırma yöntemlerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Avrupa Komisyonu tarafından geliştirilen PV Coğrafi Bilgi Sistemi (PVGIS) yazılımı ile elde edilen güneş ışınım verileri kullanılarak mevcut sistemin“solarVis”simülasyon yazılımında modellenmesi gerçekleştirilmiştir. Sonrasında elde edilen simülasyon çıktıları ile gerçek üretim verileri karşılaştırılarak sistemin üretim tutarlılığı analiz edilmiştir. Ayrıca, PV sistem verimliliğini etkileyen; panel eğim açısı, yön, hücre gölgelenmesi ve tozlanma gibi çeşitli parametreler değerlendirilerek bu parametrelerin sistem üzerinde nasıl bir etki yarattığı belirlenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında, mevcut sistemin üretim verileri ve meteorolojik veriler kullanılarak K-En Yakın Komşu, Doğrusal Regresyon, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, Topluluk Yöntemleri ve Gaussian Süreçleri makine öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Bu algoritmalar yardımıyla ileriye dönük üretim tahminleri gerçekleştirilmiş ve algoritmaların tahmin doğrulukları analiz edilerek en uygun yöntem belirlenmiştir. Bu kapsamda yapılan bu çalışma, hem PVSPP'lerin fiziksel verimliliğini artırmak hem de üretim tahminlemesinde yeni yöntemlerin uygulanabilirliğini göstermek açısından önemli katkılar sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to compare the actual electrical energy production values of a grid-connected photovoltaic (PV) solar power plant (SPP) installed in the Kemalpaşa district of Izmir with data obtained in a simulation environment, and to develop methods for increasing system efficiency based on this comparison. Using solar radiation data obtained through the PV Geographic Information System (PVGIS) software developed by the European Commission, the existing system was modeled using the“solarVis”simulation software. Subsequently, the obtained simulation outputs were compared with the actual production data to analyze the system's production consistency. Additionally, various parameters affecting PV system efficiency, such as panel tilt angle, orientation, cell shading, and dust accumulation, were evaluated to determine the impact of these parameters on the system. In the second phase of the study, machine learning algorithms such as K-Nearest Neighbor, Linear Regression, Decision Tree, Support Vector Machines, Ensemble Methods, and Gaussian Processes were applied using the existing system's production data and meteorological data. Using these algorithms, prospective production forecasts were performed, and the most appropriate method was determined by analyzing the prediction accuracies of the algorithms. In this context, this study has made significant contributions both in terms of increasing the physical efficiency of PV-SPPs and in terms of showing the applicability of new methods in production estimation.
Benzer Tezler
- Şebeke bağlantılı fotovoltaik güç santralinin benzetimi ve performans analizi
Modelling and performance analysis of grid-connected photovoltaic power plant
MOHAMED ALAGELI M MILLAD
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN ÇİÇEK
- Akıllı şebekelerde güç kalitesinin optimizasyonu ve yenilenebilir enerji kaynakları ile entegrasyonu
Optimization of power quality in smart grids and integration with renewable energy sources
MUSTAFA YILMAZ
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET AKBABA
- Şebekeye bağlı güneş enerjisi santralinin yük frekans kontrolü
Load frequency control of grid connected solar power plant
FEVZİ ÇAKMAK
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER AYDOĞMUŞ
DOÇ. DR. MEHMET RIDA TÜR
- Şebekeye bağlı güneş enerjisi santrallerinin harmonık etkilerinin araştırılması
Harmonics effects of grid connected solar power plant
EMRE NEDİMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL GÜMÜŞ
- Maksimum güç noktası izleme sistemine sahip 500 kw gücünde şebeke bağlantılı bir güneş enerji santralinde kısmi gölgelenmenin üretim üzerindeki etkilerinin incelenmesi
An investigation of partial shading effect in a 500 kw solar power plant which have a maximum peak point tracking system
ALPER TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT OVACIK