İzmir Tire yerleşiminde saatlik sıcaklık değerlerinin fotovoltaik sistem performansına etkisinin farklı makine öğrenmesi modelleriyle incelenmesi ve optimizasyonu
Investigation and optimization of the effect of hourly temperature values on photovoltaic system performance in Izmir Tire district with different machine learning models
Yazar: RÜŞDİ ERDEM
Danışman: PROF. DR. ÖMER ALTAN DOMBAYCI
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Yönetimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı / Enerji Yönetimi ve Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Fotovoltaik enerji = Photovoltaic energy ; Güneş enerjisi santrali = Solar energy plant ; Güneş radyasyonu = Solar radiation ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Optimizasyon = Optimization ; Sıcaklık = Temperature ; Tahmin öğrenme = Forecast learning ; Verim = Yield

Özet:
Fotovoltaik paneller güneş radyasyonu alması ile elektrik üretmeye başlar. Güneşten gelen radyasyonun bir kısmı elektrik enerjisine dönüşürken, bir kısmı da ısı enerjisi olarak ortaya çıkar. Bu durum panellerin ısınmasına neden olur. Güneş hücrelerinin ısınması ile panellerin kısa devre akımı (Isc) artarken, açık devre voltajı (Voc) düşer, böylece elektriksel verim düşer.
Paneller elektriksel olarak 1000 W/m² güneş radyasyonu ve 25°C çalışma sıcaklığında etiket değeri olan enerjiyi üretebilmektedir. Eş radyasyon koşullarında daha yüksek çalışma sıcaklığı panelin verimini düşürmüştür.
Bu tez çalışmasında amaç panel çalışma sıcaklığının sistem performans oranına etkisini incelemektir. Bu amaçla seçilen güneş enerjisi santraline mobil meteoroloji istasyonu tesis edilmiştir. Bu istasyondan güneş radyasyonu (W/m²), panel sıcaklığı (°C), ortam sıcaklığı (°C), rüzgâr hızı (m/s) ve rüzgâr yönü (°) değerleri dakika ölçeğinde veri kaydedici cihaza kaydedilmiştir. Bu değerler veri kaydedici cihazın web sunucu özelliği ile elektronik tablo haline dönüştürülmüştür. Ölçüm alınan süre boyunca santralin ürettiği saatlik üretim bilgisi tabloya eklenmiştir.
Panel sıcaklık etkisini görebilmek için PV panel etiket değerlerine göre üretim değerleri hesaplanmış, panel sıcaklığı düşük iken panel verim değerinin yüksek, panel sıcaklığı yüksek iken panel verim değerinin düşük olduğu görülmüştür. Meteoroloji istasyonundan elde edilen veri setinin içinden 4 farklı koşulda hesaplanan net verim kayıpları %0,316 ile %0,386 arasında değişmiştir. Yapılan hesaplamalara göre her 1 °C panel sıcaklığı artışı için ortalama net verim %0,36 azalmıştır.
7 farklı makine öğrenmesi modelleri ile yapılan deneysel testler sonucunda, en iyi tahmin başarısını Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) değeri 59,87 olarak tespit edilen Uyarlanabilir Yükseltme (Adaptive Boosting) modeli göstermiştir.

Abstract:
Photovoltaic panels start to produce electricity when they receive solar radiation. While some of the radiation from the sun is converted into electrical energy, some of it emerges as heat energy. This causes the panels to heat up. With the heating of the solar cells, the short circuit current (Isc) of the panels increases, while the open circuit voltage (Voc) decreases, thus reducing the electrical efficiency.
The panels can electrically produce 1000 W/m² of solar radiation and a label value at 25°C operating temperature. Higher operating temperature under co-radiation conditions reduces the efficiency of the panel.
The aim of this thesis is to examine the effect of panel operating temperature on the system performance ratio. For this purpose, a mobile meteorology station was installed in the selected solar power plant. From this station, solar radiation (W/m²), panel temperature (°C), ambient temperature (°C), wind speed (m/s) and wind direction (°) values were recorded on the data logger on a minute basis. These values have been converted into a spreadsheet with the web server feature of the data logger device. The hourly production information produced by the power plant during the measurement period is added to the table.
In order to see the panel temperature effect, the production values were calculated according to the PV panel label values, it was seen that the panel efficiency value was high when the panel temperature was low, and the panel efficiency value was low when the panel temperature was high. The net efficiency losses calculated under 4 different conditions from the data set obtained from the meteorology station vary between 0.316% and 0.386%. According to the calculations, the average net efficiency decreases by 0.36% for each 1 °C panel temperature increase.
As a result of experimental tests with 7 different machine learning models, the Adaptive Boosting model, whose Root Mean Squared Error (RMSE) value was determined as 59.87, showed the best estimation success.