title: Μοντελοποίηση φωτοβολταϊκών στοιχείων με τεχνικές μηχανικής μάθησης 
Creators: name: Περρακη Μαρια
Publisher: name: Technical University of Crete
Year: 2022

description: Η πρόβλεψη της ισχύος εξόδου που δύναται να παράγει ένα φωτοβολταϊκό
σύστημα, είναι μείζονος σημασίας για την αξιολόγηση της απόδοσής του, αλλά
και για την πρόβλεψη της μακροπρόθεσμης λειτουργίας του.
Για την αξιολόγηση της ηλεκτρικής συμπεριφοράς ενός φωτοβολταϊκού συστήματος, μπορούν να χρησιμοποιηθούν διαφορετικά μοντέλα ισοδύναμου κυκλώματος. Στην παρούσα εργασία, μελετώνται τα μοντέλα μονής διόδου (Single
Diode Model, SDM) και διπλής διόδου (Double Diode Model, DDM) κάτω από
διαφορετικές συνθήκες ηλιακής ακτινοβολίας και θερμοκρασίας περιβάλλοντος.
Η αξιοποίηση αποκλειστικά του ενός εκ των δύο μοντέλων για τη μοντελοποίηση του συστήματος, περιορίζει την ακρίβεια της πρόβλεψης των επιδόσεών του.
Για τον λόγο αυτόν, με στόχο τη βελτίωση των μεθόδων σχεδιασμού φωτοβολταϊκών συστημάτων, αξιολογείται ο συνδυασμός των δύο μοντέλων μονής και διπλής διόδου με τους αλγορίθμους κατηγοριοποίησης, στο πλαίσιο της διαδικασίας της μηχανικής μάθησης (machine learning). Σκοπός είναι η πρόβλεψη
της ισχύος εξόδου ενός φωτοβολταϊκού συστήματος, κάτω από διαφορετικές
κλιματικές συνθήκες με μεγαλύτερη ακρίβεια.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης που υλοποιούνται για να αναγνωρίσουν,
ποιο μοντέλο μεταξύ των μοντέλων μονής και διπλής διόδου παρέχει ακριβέστερη εκτίμηση της ισχύος εξόδου, για δεδομένες τιμές ηλιακής ακτινοβολίας και
θερμοκρασίας περιβάλλοντος, είναι τα δέντρα κατηγοριοποίησης (classification
trees), ο αλγόριθμος k-εγγύτατων γειτόνων (k-nearest neighbors), η διακριτική ανάλυση (discriminant analysis), o Naive Bayes, οι μηχανές διανυσμάτων
στήριξης (support vector machines) και τέλος ο συνδυασμός πολλών αλγορίθμων (classification ensembles).
Δύο περιοχές εξετάζονται στην παρούσα εργασία, η πρώτη χαρακτηρίζεται
από το μεσογειακό κλίμα και βρίσκεται στη νότια Ιταλία, ενώ η δεύτερη από το
εύκρατο ωκεάνιο κλίμα και βρίσκεται στη βόρεια Γερμανία.
Η υλοποίηση τόσο των μοντέλων μονής και διπλής διόδου, όσο και των
αλγορίθμων κατηγοριοποίησης έγιναν στο περιβάλλον του MATLAB.
description: Predicting the output power that a photovoltaic system can produce is
of major importance for evaluating its efficiency, but also for predicting its
long-term operation.
Plenty of equivalent-circuit models can be used for the evaluation of a
photovoltaic system’s electrical behavior. In the present work, the single
diode model (SDM) and the double diode model (DDM) are studied under
different levels of solar irradiation and temperature. The use of exclusively
one of the two models to model the photovoltaic system, limits the accuracy
of its performance prediction. For this reason, targeting to improve the
design methods of photovoltaic systems, the combination of the single and
the double diode model, with the classification algorithms in the process of
the machine learning framework, is evaluated. The purpose is to predict the
output power of a system, under different climatic conditions with higher
accuracy.
The machine learning classification algorithms that are implemented to
identify which model among the single and the double diode model, provides
a more accurate estimation of the output power, for given values of solar
irradiation and temperature are: classification trees, discriminant analysis, knearest neighbors algorithm, Naive Bayes algorithm, support vector machines
and classification ensembles algorithms.
In the present work, two geographical areas are examined. The first is
characterized by the Mediterranean climate and is located in southern Italy,
while the second one by the temperate oceanic climate and is located in
northern Germany.
The implementation of both single- and double-diode models and classification algorithms was done using the MATLAB environment.