Farklı tipteki fotovoltaik sistemlerin güç üretimlerinin analizi ve yapay zekaya dayalı tahmini
Analysis of power generation and artificial intelligence based prediction of different types of photovoltaic systems
Yazar: TUĞBA ÖZDEMİR ALİ
Danışman: PROF. DR. ÖZGE TÜZÜN ÖZMEN ; DOÇ. DR. SERHAT DUMAN
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı / Fizik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Enerji = Energy ; Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering
Dizin: Fotovoltaik sistemler = Photovoltaic systems ; Performans analizi = Performance analysis ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory ; Verim = Yield ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Modern dünyanın vazgeçilmezi haline gelen teknolojik gelişmeler, insanoğlunu tamamen enerjiye bağımlı hale getirmiştir. Artan bu enerji ihtiyacının büyük bir çoğunluğu günümüzde fosil yakıtlardan karşılanmaktadır. Fosil yakıt kaynaklarının sınırlı olması, çevreye olumsuz etkileri ve pahalı olmaları fosil yakıtlara alternatif olarak temiz enerji kaynaklarına yönelik kullanımı ve araştırmaları son yıllarda oldukça arttırmıştır. Bu noktada, yenilenebilir, çevre dostu ve temiz enerji kaynağı olan güneşten elektrik enerji üretmek başta ülkemiz olmak üzere tüm dünyada  yatırımların arttırdığı bir konudur. Yenilenebilir enerji kaynakları ile ilgili çalışmalara katkı sağlamak ve aynı zamanda güneş enerjisinden elektrik üretiminde bölgede referans olacak çalışmalar yapmak amacıyla 2013 yılında Düzce Üniversitesi Bilimsel ve Teknolojik Araştırma ve Uygulama Merkezi (DÜBİT)'in çatısına toplam 7,5 kW kurulu güce sahip ve her biri 2,5 kW gücünde; amorf silisyum (a-Si), polikristal silisyum (poli-Si) ve mono kristal silisyum (mono-Si) fotovoltaik paneller kurulmuştur. Bu tez çalışmasında, DÜBİT'in çatısında bulunan üç farklı tipteki fotovoltaik panellerin, 2014-2019 yılları arası için mevsimlere ve yıllara göre verim ve performans analizleri yapılmıştır. Diğer yandan, 2014-2018 yılları arasındaki DÜBİT'in çatısında kurulu bulunan üç farklı tipteki fotovoltaik panel verileri ile birlikte meteorolojiden alınan bağıl nem, bulutluluk ve güneşlenme süresi gibi meteorolojik veriler de kullanılarak bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti, Düzce için güneş ışınım miktarının tahmin etmek amacıyla, yapay zekaya dayalı klasik yapay sinir ağı (YSA) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) derin öğrenme modelleri geliştirilmiştir. 

Anahtar sözcükler: Fotovoltaik paneller, Verim, Performans analizi, YSA, LSTM.

Abstract:
Technological developments, which have become indispensable in the modern world, have made human beings completely dependent on energy. Most of this increasing energy need is met by fossil fuels today. The limited use of fossil fuel sources, their negative effects on the environment, and their expensiveness have increased the use and research of clean energy sources as an alternative to fossil fuels in recent years. At this point, generating electricity from the sun, a renewable, environmentally friendly, and clean energy source is an issue where investments are increasing worldwide, especially in our country. In 2013, Düzce University Scientific and Technological Research and Application Center (DÜBIT) has a total installed power of 7.5 kW, each of which has 2 with a power of .5 kW; amorphous silicon (a-Si), polycrystalline silicon (poly-Si) and monocrystalline silicon (mono-Si) photovoltaic panels were installed. In this thesis, efficiency and performance analyses of three different types of photovoltaic panels on the roof of DÜBIT, according to seasons and years, for the years 2014-2019 were made. On the other hand, a data set was created using the data of three different types of photovoltaic panels installed on the roof of DÜBIT between the years 2014-2018, as well as meteorological data such as relative humidity, cloudiness, and sunshine duration from meteorology. Classical artificial neural network (ANN) and Long-Short-Term Memory (LSTM) deep learning models based on artificial intelligence have been developed to predict the amount of solar radiation for Düzce.

Keywords: Photovoltaic panels, Efficiency, Performance analysis, ANN, LSTM.