Farklı tipteki fotovoltaik sistemlerin güç üretimlerinin analizi ve yapay zekaya dayalı tahmini

Modern dünyanın vazgeçilmezi haline gelen teknolojik gelişmeler, insanoğlunu tamamen enerjiye bağımlı hale getirmiştir. Artan bu enerji ihtiyacının büyük bir çoğunluğu günümüzde fosil yakıtlardan karşılanmaktadır. Fosil yakıt kaynaklarının sınırlı olması, çevreye olumsuz etkileri ve pahalı olmaları fosil yakıtlara alternatif olarak temiz enerji kaynaklarına yönelik kullanımı ve araştırmaları son yıllarda oldukça arttırmıştır. Bu noktada, yenilenebilir, çevre dostu ve temiz enerji kaynağı olan güneşten elektrik enerji üretmek başta ülkemiz olmak üzere tüm dünyada yatırımların arttırdığı bir konudur. Yenilenebilir enerji kaynakları ile ilgili çalışmalara katkı sağlamak ve aynı zamanda güneş enerjisinden elektrik üretiminde bölgede referans olacak çalışmalar yapmak amacıyla 2013 yılında Düzce Üniversitesi Bilimsel ve Teknolojik Araştırma ve Uygulama Merkezi (DÜBİT)'in çatısına toplam 7,5 kW kurulu güce sahip ve her biri 2,5 kW gücünde; amorf silisyum (a-Si), polikristal silisyum (poli-Si) ve mono kristal silisyum (mono-Si) fotovoltaik paneller kurulmuştur. Bu tez çalışmasında, DÜBİT'in çatısında bulunan üç farklı tipteki fotovoltaik panellerin, 2014-2019 yılları arası için mevsimlere ve yıllara göre verim ve performans analizleri yapılmıştır. Diğer yandan, 2014-2018 yılları arasındaki DÜBİT'in çatısında kurulu bulunan üç farklı tipteki fotovoltaik panel verileri ile birlikte meteorolojiden alınan bağıl nem, bulutluluk ve güneşlenme süresi gibi meteorolojik veriler de kullanılarak bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti, Düzce için güneş ışınım miktarının tahmin etmek amacıyla, yapay zekaya dayalı klasik yapay sinir ağı (YSA) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir. Anahtar sözcükler: Fotovoltaik paneller, Verim, Performans analizi, YSA, LSTM.