Fotovoltaik sistemlerin kurulumlarında risk yönetimi ve risk analizlerinin fuzzy sistemleri ile analizi
Risk management and analysis of risk analysis in photovoltaic systems installations with fuzzy systems
Yazar: JALE TOPAL
Danışman: DOÇ. DR. FERHAT DEMİRAY
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering
Dizin: Sezgisel bulanık mantık = Intuitive fuzzy logic

Özet:
Fotovoltaik (PV) sistemler, güneş ışığını doğrudan elektriğe dönüştüren teknolojilerdir. Bu sistemler, çevre dostu ve sürdürülebilir enerji sağlamaları nedeniyle giderek daha fazla popülerlik kazanmaktadır. Ancak, fotovoltaik sistemlerin kurulum aşamasında, çeşitli risklerle karşılaşılabilir. Bu risklerin belirlenmesi, etkili şekilde yönetilmesi, sistemlerin güvenilirliği ile performansı açısından hayati önem taşımaktadır. Fuzzy mantık, belirsizlik içeren sistemlerin modellemesi ve analizi için güçlü bir araçtır. Geleneksel risk analizi yöntemleri, genellikle riskleri kesin olarak belirgin kategorilere ayırır. Ancak, fotovoltaik sistemlerin kurulum sürecinde, bazı riskler belirsizlik içerebilir ancak tam olarak tanımlanamayabilir. Fuzzy mantık, bu belirsizlikleri ele almak için ideal bir çözüm sunar. Fuzzy mantık, her risk faktörünün belirli bir derecede üyelik fonksiyonlarıyla tanımlanabileceği, bu şekilde belirsizliklerin daha iyi ifade edilebileceği çerçeve sağlar. Örneğin, "hava koşulları" riski, "çok iyi", "iyi", "orta", "kötü" ve "çok kötü" gibi belirli bir derecede tanımlanabilir. Bu şekilde, risk analizi daha esnek hale gelerek gerçek dünya koşullarına daha yakın bir şekilde modelleme yapılabilir. Çalışmada Matlab programında bulunan Fuzzy Logic Toolbox aracında iki girişli tek çıkışlı bulanık mantık modeli oluşturulmuştur. Modelde yirmi beş tane kuraldan oluşan üçgen üyelik fonksiyonu ile gaussian üyelik fonksiyonu seçilerek bulanık kural tablosu kullanılmıştır. Bulanık çıkarım sisteminde mamdami tipi ağırlık merkezi yöntemi ile durulaştırılmıştır. Çalışma sonucunda geleneksel yöntem kullanılarak elde edilen veriler ile bulanık mantık yöntemi kullanılarak elde edilen veriler arasında anlamlı bir fark olduğu gözlemlendi. Fuzzy analizi ile yapılan risk değerlendirme çalışmaları, karar vericilere daha kapsamlı ve dengeli risk yönetimi stratejisi oluşturmalarına yardımcı olabilir.

Abstract:
Photovoltaic (PV) systems are technologies that directly convert sunlight into electricity. These systems are becoming increasingly popular due to their environmentally friendly and sustainable energy provision. However, various risks may arise during the installation phase of photovoltaic systems. Identifying and effectively managing these risks is vital for the reliability and performance of the systems. Fuzzy logic is a powerful tool for modeling and analyzing systems with uncertainty. Traditional risk analysis methods often categorize risks into clearly defined categories. However, some risks during the installation process of photovoltaic systems may contain uncertainties that cannot be precisely defined. Fuzzy logic offers an ideal solution to address these uncertainties. It provides a framework in which each risk factor can be defined by specific degrees of membership functions, allowing uncertainties to be expressed more accurately. For example, the risk of "weather conditions" can be categorized as "very good," "good," "moderate," "bad," and "very bad" to a certain degree. This approach makes risk analysis more flexible and allows for modeling that is closer to real-world conditions. In this study, a two-input single-output fuzzy logic model was created using the Fuzzy Logic Toolbox available in MATLAB. The model was based on twenty-five rules, utilizing triangular membership functions and Gaussian membership functions, alongside a fuzzy rule table. The fuzzy inference system was defuzzified using the centroid method of the Mamdani type. As a result of the study, a significant difference was observed between the data obtained through traditional methods and those obtained using fuzzy logic methods. The risk assessment studies conducted through fuzzy analysis can assist decision-makers in developing more comprehensive and balanced risk management strategies.