Tek ve çift yüzlü fotovoltaik panellerin enerji performansının karşılaştırılması
Comparison of energy performance between monofacial and bifacial photovoltaic panels
Yazar: AHMET DURAK
Danışman: PROF. DR. UĞUR AKYOL
Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Ekserji analizi = Exergy analysis ; Enerji analizi = Energy analysis ; Güneş enerjisi = Solar energy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Çift yüzlü güneş panelleri ön yüzeyinden ve albedo etkisi ile arka yüzeyinden aldığı ışınım ile tek yüzlü güneş panellerinden %20'lere varan oranlarla daha fazla enerji üretebilmektedir. Çift yüzlü güneş panellerin performansını etkileyen birçok faktör vardır. Panel yüksekliği, panel eğim açıları, panel yönelimleri (panel ön yüzeyinin baktığı yön), ışınım miktarı, panel yüzey sıcaklığı, hava sıcaklığı, nem miktarı, vb. performansı etkileyen faktörlerin başında gelmektedir. Bu çalışmanın amacı Tekirdağ ilinin Çorlu ilçesinde tek ve çift yüzlü fotovoltaik panellerin enerji performansının deneysel olarak karşılaştırılması, meteorolojik verileri giriş alarak yapay sinir ağları ile deneysel verilerin tahmini ve bu fotovoltaik sistemlerin enerji ve ekserji analizinin yapılmasıdır. Çalışmada doğu yöneliminde 2 adet 460 W gücünde çift yüzlü güneş paneli ve güney yöneliminde 1 adet 460 W gücünde tek yüzlü güneş paneli kullanılmıştır. Tek yüzlü panel deneyler boyunca 40°'lik panel eğim açısında sabit bırakılmıştır. Çift yüzlü güneş panellerinin bir tanesi yerden 50 cm diğeri 100 cm yüksekliğe konumlandırılmıştır. Çift yüzlü panellerin eğim açıları Nisan-Mayıs aylarında 30°, Haziran-Temmuz aylarında 40°, Ağustos-Eylül aylarında 50° olarak konumlandırılmış ve toplam 6 ay boyunca enerji üretimleri gözlenmiştir. Işınım miktarı, hava sıcaklığı ve nemi, rüzgâr hızı ve panel yüzey sıcaklığı sensörler aracılığı ile ölçülmüş ve kayıt altına alınmıştır. Elde edilen veriler karşılaştırmış, enerji ve ekserji analizleri gerçekleştirilmiş, çift yüzlü güneş panelleri için bölgede uygun kurulum şartları tespit edilmiştir. Enerji ve ekserji analizleri ile fotovoltaik panellerin tasarımı ve verimliliğinin arttırılmasına yönelik bir yol haritası oluşturulmuştur. Aynı zamanda yapay sinir ağları ile çift yüzlü fotovoltaik panellerin farklı meteorolojik şartlarda enerji üretim miktarının tahminine yönelik üç gizli katmanlı bir model ortaya konmuştur.

Abstract:
Bifacial solar panels can generate up to 20% more energy compared to monofacial panels, utilizing radiation from both their front surface and the albedo effect from their rear surface. Various factors affect the performance of bifacial panels, including panel height, tilt angles, orientations (direction faced by the front surface), irradiance levels, panel surface temperature, ambient temperature, humidity, among others. This study aims to experimentally compare the energy performance of monofacial and bifacial photovoltaic panels in Çorlu district of Tekirdağ province, integrate meteorological data for predictive analysis using artificial neural networks, and conduct energy and exergy analyses of these photovoltaic systems. The study employed two 460 W bifacial panels facing east and one 460 W monofacial panel facing south. The monofacial panel was fixed at a 40° tilt angle throughout the experiments. The bifacial panels were positioned at heights of 50 cm and 100 cm above ground level. Tilt angles of the bifacial panels were set at 30° during April-May, 40° during June-July, and 50° during August-September, and their energy generation was observed over six months. Irradiance, air temperature and humidity, wind speed, and panel surface temperature were measured and recorded using sensors. The gathered data were compared, and energy and exergy analyses were performed to identify optimal installation conditions for bifacial solar panels in the region. The energy and exergy analyses provided insights into enhancing the design and efficiency of photovoltaic panels, offering a roadmap for improvement. Additionally, a three-hidden-layer artificial neural network model was developed to predict energy production of bifacial photovoltaic panels under different meteorological conditions.