Fotovoltaik santrallerin uzaktan izlenmesi veaşırı öğrenme makinaları ile ileriye yönelik üretim tahmini

Geçmişten günümüze fosil yakıt türlerinin aşırı kullanılmasından dolayı ortaya çıkan rezerv azalması ve çevresel sorunlar elektrik enerjisi üretiminde yenilebilir enerji kaynaklarının gün geçtikçe önem kazanmasına neden olmuştur. Tükenmeyen enerji kaynaklarından biri olan güneş enerjisini direkt elektrik enerjisine dönüştürebilen fotovoltaik paneller, güvenilir ve temiz bir üretim aracı olarak bilinmektedirler. Fotovoltaik güneş enerjisine dayalı santral sayısının gün geçtikçe artmasıyla birlikte santrallerin izlenmesi ve bir güneş santralinin panel ölçeği bakımından güneş ışınımı, rüzgâr, sıcaklık, nem vb. gibi verilerinden faydalanılarak geleceğe yönelik belirli bir dönem için üretim performans tahmini büyük önem kazanmıştır. Bu çalışmada panel verimini etkileyen faktörlerin göz önüne alınması ve değerlendirilmesi aynı zamanda bu faktörlerden yola çıkarak aşırı öğrenme makinaları (Extreme Learning Machines-ELM) ile ileriye yönelik enerji üretim tahmininin yapılması amaçlanmaktadır. Bunun için bir adet FV panel ile şebekeye bağlantısız bir sistem kurulmuştur. Sistemin bulunduğu panelden elde edilen akım, gerilim ve aynı zamanda panellere etki eden güneş ışınımı, rüzgâr, sıcaklık ve nem gibi meteorolojik değerler uygun sensörler ile periyodik olarak ölçülmüştür. Ölçülen bu veriler panellerin bulunduğu ortama yerleştirilen ESP8266 tabanlı Arduino kartı ile kaydedilmiştir. Bu verilerden yola çıkarak panellerin performansı değerlendirilmiştir. Son olarak sistemin üretim performansı takibinin anlık olarak değerlendirilmesi olanağı sağlanmıştır. Bunun için Extreme Learning Machine (ELM) kullanılmıştır. Meteorolojik değerler güneş ışınımı, nem ve sıcaklık ELM'ye girdi olarak girilecek ve literatürden farklı olarak sistemin belirli bir dönem için üretim performansı tahmini yapılmıştır.