Pv panellerde hücre malzemesi ve çevre koşullarının değişimine bağlı olarak panel sıcaklığı ile elektrik üretiminin teorik model ve yapay sinir ağlarıyla incelenmesi
Investigation of panel temperature and electricity production with theoretical models and artificial neural networks depending on the change of cell material and environmental conditions in PV panels
Yazar: HAKAN AKAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KAHVECİ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrik güç sistemleri = Electric power systems ; Güneş enerjisi = Solar energy ; Güneş paneli = Solar panel ; Sıcaklık = Temperature ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Günümüzde enerji tüketiminin artışından kaynaklı olarak fosil yakıt tüketiminin artışına bağlı birçok çevresel sorun ortaya çıkmaktadır. Bu durumu engellemek adına yenilenebilir enerji kaynaklarına dünya genelinde bir yönelim mevcuttur. Yenilenebilir enerjiden elektrik üreten sistemler arasında en yaygın olanı fotovoltaik güneş panelleridir. Bu çalışmada değişen radyasyon değerine, rüzgâr hızına, ortam sıcaklığına bağlı olarak PV panel sıcaklığı ve elektrik üretimi teorik olarak ve yapay sinir ağları kullanılarak modellenmiştir. Ayrıca PV panel hücresi olarak çokça kullanılan M-Si, P-Si, Ge ve Cd-Te malzemeleri seçilmiş ve çevre koşulları ile etkileşimleri incelenmiştir. Sonuçlar tüm PV hücrelerinde rüzgâr hızının artışının, ortam sıcaklığının düşüşünün ve radyasyon miktarının artışının elektrik üretimini önemli miktarda artırdığını göstermiştir. Bunun yanında silisyum katkılı P-Si ve M-Si malzemelerinin çevre koşullarından minimum oranda etkilendiğini göstermiştir. Ayrıca en yüksek elektrik üretimi M-Si malzemeli PV hücreleri için elde edilirken, en düşük elektrik üretimi Ge malzemeli PV hücreleri için elde edilmiştir. Son olarak oluşturulan modelin kullanıcı tarafından kolaylıkla kullanılabilmesi ve hızlı sonuçların alınabilmesi için teorik model ile yakın sonuçlar veren yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur.

Abstract:
Today, many environmental problems arise due to fossil fuel consumption, which is used to meet the increasing energy need. In order to prevent this situation, there is a worldwide trend toward renewable energy sources. Photovoltaic solar panels are the most common among the systems that generate electricity from renewable energy. In this study, the effects of changing radiation value, wind speed, and ambient temperature on PV panel temperature and electricity generation are modeled using both theoretical models and artificial neural networks. In addition, M-Si, P-Si, Ge and Cd-Te materials, which are widely used as PV panel cells, were selected and their interaction with environmental conditions was investigated. The results showed that the increase in wind speed, at lower ambient temperature, and higher amount of radiation significantly increased the electricity production in all PV cells. In addition, it has been shown that silicon doped P-Si and M-Si materials are minimally affected by environmental conditions. In addition, the highest electricity generation was obtained for PV cells with M-Si material, while the lowest electricity generation was obtained for PV cells with Ge material. Finally, an artificial neural network model was created, which gives close results to the theoretical model, so that the created model can be easily used by the user and fast results can be obtained.