Fotovoltaik sistemlerde tozlanmaya bağlı enerji kayıplarının incelenmesi için IOT tabanlı bir ölçüm sisteminin geliştirilmesi

Güneş enerjisi santralleri, çevre dostu yapıları sayesinde karbon ayak izinin azaltılmasına önemli bir katkı sağlamakta ve dünyada konvansiyonel enerji kaynaklarına yenilenebilir bir alternatif olarak öne çıkmaktadır. Bu santrallerin kullanımının her geçen gün artması hem çevresel hem de ekonomik açıdan avantajlar sunmaktadır. Ancak, güneş enerjisi santrallerinin güçlü yönlerinden biri olan üretim verilerinin izlenebilirliği, kullanılan sensörlerin yüksek maliyeti nedeniyle sınırlı kalabilmektedir. Ek olarak, bu santrallerde tozlanmanın bir metrik ile izlenmemesi ve tozlanma kayıplarının belirsizliği, güç kayıplarına yol açarak sistemin etkinliğini olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu çalışmada, güneş enerjisi santrallerinde panellerin kirlilik durumu kararı için bulanık mantık yönteminden yararlanarak, Internet of Things (IoT) tabanlı düşük maliyetli bir izleme sisteminin oluşturulması, güç çıkışına bağlı olarak tozlanma oranın hesaplanması ve güneş paneli kirlilik durumu kararının bulanık mantık ile karar verilmesi amaçlanmıştır. Bursa Teknik Üniversitesi Mimar Sinan Kampüsü'nde bulunan 2 özdeş güneş panel akım ve yüzey sıcaklığı gibi değerleri IoT tabanlı sensörler kullanılarak izlenmiş ve kayıt edilmiştir. Ölçülen bu değerlerden yararlanılarak güneş paneli çıkış gücü, ışınım, güç çıkışına bağlı olarak tozlanma oranı miktarı değerleri hesaplanarak gerçek verilerden oluşan ölçüm verileri oluşturulmuştur. Panellerden biri haftalık olarak temizlenmiş, diğeri ise temizlenmeyerek kirli olarak bırakılmıştır. Sensörler açık kaynaklı programlanabilir devre kartı olan ESP32'ye bağlanarak kullanılmıştır. Oluşturulan düşük maliyetli IoT tabanlı izleme sistemi oluşturulmuştur. Tez çalışmasında ayrıca bulanık mantık ile güneş panellerinin kirlilik durumunun tespiti için bir karar verici yöntem de geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemde, güneş panellerinin güç çıkışına bağlı olarak tozlanma oranı bulanık mantık ile tahmin edilmekte, bu sayede güneş panellerinin kirlenme durumuna karar verilmektedir. Tez çalışmasından elde edilen sonuçlar, düşük maliyetli bir şekilde güneş enerjisi santrallerine ait IoT tabanlı bir izleme sisteminin gerçekleştirilebileceğini, panellerin güç çıkışına bağlı olarak tozlanma oranının hesaplanabileceğini, bulanık mantık karar verici sistemi ile de panellerin kirlilik durumu hakkında temizlik için karar alınabileceğini göstermiştir. Bu bakımdan tez çıktılarının pratikte de mevcut güneş enerjisi santrallerinde kullanılabileceği düşünülmektedir.