Fotovoltaik sistemlerde yapay zeka yöntemleri kullanılarak sistem performans analizlerinin gerçekleştirilmesi

Dünyada nüfusun hızla çoğalması ve sanayileşmenin de giderek artmasıyla elektrik enerjisine olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Artan bu talebi karşılamak için genellikle nükleer ve fosil yakıtlar kullanılmaktadır. Fosil yakıtların kullanımındaki artış, CO2 salınımının artması ve bunlara bağlı olarak hava kirliliğinin artmasına sebep olmuştur. Hava kirliliği sonucunda asit yağmurlarının yağması, ozon tabakasının delinmesi ve küresel ısınmasının etkilerinin artması doğanın dengesini bozmakta ve insan yaşamını olumsuz yönde etki etmektedir. Ayrıca fosil yakıtların kullanımı ülkelerin dışa bağımlılığını artırmıştır. Ortaya çıkan bu olumsuzlukları azaltmak için alternatif enerji kaynaklarına yönelme olmuştur. Alternatif enerji kaynağı olarak kullanılabilecek en temiz ve çevreye duyarlı olan kaynaklar yenilenebilir enerji kaynakları olarak öne çıkmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynakları içerisinde özellikle güneş enerjisi yüksek potansiyeli, güvenilir olması, kullanım kolaylığı ve çevre dostu olması gibi özellikleri ile hızlı bir şekilde yaygınlaşmaktadır. Fotovoltaik güneş enerjisine dayalı santral sayıları gün geçtikçe artmaktadır. Santrallerin artmasıyla birlikte fotovoltaik sistem performansına etki eden parametrelerin incelenmesi önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasında mevcutta kurulu durumdaki fotovoltaik santralde yapılacak olan ölçümlerle sistem performansını etkileyen tozlanma, gölgelenme ve fotovoltaik modül eğim açısı konuları hakkında analizler yapılmıştır. Yapılan analizlerde akım ve gerilim ölçüm işlemleri gerçekleştirilmiştir. Tozlanan, tozlanmayan, gölge alan, gölge almayan panellerdeki durumlar için çıkış gücü hesaplanmış ve farklı fotovoltaik modül eğimi açılarımdaki çıkış gücü farklılıkları grafiklerle açıklanmıştır. Bu analizler farklı hava koşullarında, farklı gölgelenme ve farklı fotovoltaik eğim açısı durumları için ayrı ayrı analiz edilmiştir. Ayrıca tez kapsamında kurulumu yapılan 3 kW fotovoltaik sistemden alınan güneş ışınımı, hava sıcaklığı, hücre sıcaklığı, çıkış gücü, rüzgâr hızı ve yönü verileri kullanılarak Matlab programında yapay sinir ağlarıyla güç tahminleri yapılmıştır. Güç tahminleri yapılırken yapay sinir ağındaki giriş verileri değiştirilerek farklı sonuçlar elde edilmeye çalışılmıştır. İki farklı lokasyondan alınan ışınım verileri kullanılarak güç tahmini farklılıkları incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar beş aylık ve farklı hava durumlarına göre günlük olarak grafiklerle açıklanmıştır. Böylece fotovoltaik sistemlerde üretime katkısı olan parametreler ve sistem performansını etkileyen durumlar hakkında yapılan analizler yeni kurulacak sistemlere yol gösterici olacaktır. Fotovoltaik sistem tasarımlarında üretim tahmini, tahminleri etkileyen değişkenlerin analizinde ve sistem yapısı hakkında önemli sonuçlar elde edilmiştir.