Bulut bağlantılı fotovoltaik izleme sistemi tasarımı ve uygulaması

Fotovoltaik (FV) sistemler alanında artan, araştırma ve geliştirme çalışmaları, FV sistemleri iyi bilinen yenilenebilir enerji kaynaklarından biri haline getirmiştir. Özellikle, yatırım destekleri ile küçük ve orta büyüklükteki sistemlerin kullanımı her geçen gün artmaktadır. Her ne kadar bu sistemlerin maliyetleri giderek azalsa da ilk yatırım maliyetleri hala yüksektir. Bu nedenle FV sistemlerin yüksek verimle çalıştırılabilmesi, amortisman sürelerinin kısaltılması bakımından oldukça önemlidir. Bu tezde, bir FV sistemden elde edilen elektriksel ve iklimsel verileri kullanarak hataları tespit edebilen bulut-bağlantılı bir izleme sistemi tasarımı yapılmış ve uygulanmıştır. Tez çalışması için Muğla ilinde bir konut üzerinde deneysel bir FV sistem kurulmuştur. Geliştirilen bir veri toplama sistemi tarafından deneysel sistemden elde edilen elektriksel ve iklimsel veriler anlık olarak bulut bilişim katmanına gönderilerek kaydedilmiş ve hata tespitinde kullanılmıştır. Hata tespiti için önerilen yöntem, topluluk öğrenmesi adı verilen bir makine öğrenmesi yönteminin, FV sistemlerdeki hataları sınıflandırmak amacıyla kullanılmasına dayanmaktadır. Topluluk öğrenmesi yöntemi, kavramsal olarak farklı öğrenme algoritmalarının tahminlerini birleştirerek, tek bir makine öğrenme algoritmasının genelleme yapma yeteneğinin ve tahmin doğruluğunun üzerine çıkabilmeyi amaçlar. Bu yöntem uzmanlar komitesi ya da kalabalıkların bilgeliği gibi kavramlarla da anılmaktadır. Geliştirilen hata tespiti yöntemi, bulut bilişim katmanında çalıştırılarak FV sistemin çalışma durumunu tahmin etmekte ve ardından yapılan tahmin geliştirilen bir web servisi üzerinden cevap olarak sunulmaktadır.