Fotovoltaik panel yüzeyinde görüntü işleme teknikleri kullanarak kirlilik tespiti

Güneş Enerji Santrallerinde (GES) üretilen enerjinin verimine etki eden birçok faktör bulunmaktadır. Güneş ışınımı, rüzgâr hızı ve yönü, Fotovoltaik (PV) hücre tipi, PV panelin konumlandırılması, kurulum çeşidi, kurulduğu yerin sıcaklığı ve nemi, üzerinde toz birikmesi ve karlanması verimini etkileyen en önemli faktörlerdir. Bu çalışmada, PV panellerin yüzeyinde biriken tozun panelin verimine olan etkisi incelenmiştir. İlk olarak PV panel Az Kirli (AK_Doğal), Normal Kirli (NK_3gr/0.388m^2) ve Çok Kirli (ÇK_9gr/0.388m^2) olmak üzere 3 farklı kirlilik seviyesinde tozlandırılmıştır. Daha sonra, kirletilmiş PV panellere ait akımlar, gerilimler, Yapay Güneş Kaynağı (YGK) ışınım değerleri ve PV panel hücre sıcaklıkları gibi sistem verileri elde edilmiştir. PV panel sistemine ait elde verilerin toplanabilmesi için halojen lambalara sahip YGK kullanılmıştır. Ayrıca, PV panelin kirlilik derecesine bağlı olarak panelin anlık güç çıkışının gerçek zamanlı olarak izlenebilmesi için elektronik donanım kartı ve yazılım sistemi de geliştirilmiştir. Böylece, kirlilik faktörünün PV panelin verimine etkisi nümerik değerlerle hesaplanmış ve kirlilik derecelerine göre anlık güç çıkışları karşılaştırılmıştır. Ayrıca kirlilik derecesinin tespiti için Internet Protokollü (IP) bir kamera ile PV panelden belirli aralıklarla görüntüler elde edilmiştir. Elde edilen PV panel kirlilik görüntülerinden Gri Seviye Eş-Dönüşüm Matrisi (GLCM)'ne dayalı 19 tane farklı Özellik Sayısı (ÖS) elde edilmiştir. Elde edilen bu yeni özellikli veriler Yapay Zekâ (YZ) tekniği ile sınıflandırılarak PV panellerin kirlilik derecesi tahmini gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, gerçekleştirilen PV panel kirlilik derecesinin tahmini, PV panel kullanarak enerji elde eden Güneş Enerjisi Santrali (GES) işletmecilerine veya kişisel kullanıcılara, PV panel temizliğinin ne zaman ve ne sıklıkla yapılacağı ile ilgili bir fikir verecektir.