Güneş paneli kusurlarının derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması
Classification of solar panels defects based on deep learning
Yazar: SEBAHATTİN YİĞİT LERMİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA ÖZGE ONUR
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Görüntü işleme = Image processing ; Güneş paneli = Solar panel

Özet:
Yenilenemez enerji kaynaklarının çevreye ve ekolojiye verdiği zararlar, yenilenebilir enerji 
kaynaklarına olan ilginin artmasına neden olmaktadır. Fotovoltaik (FV) enerji üretimi, temiz 
ve sürdürülebilir enerji üretimi için mükemmel enerji alternatiflerinden biridir. FV paneller 
üzerindeki kar, toz, kuş pisliği, mekaniksel hasar, fiziksel hasar ve gölgelenme gibi etkenler 
enerji üretimindeki verimi azaltmaktadır ve bu yüzden panel bakımı düzenli olarak yapılmalıdır. Bakımlar manuel olarak yapıldığında hatalar olmakta ve uzun zaman almaktadır. Bu nedenle güneş paneli kusurları son zamanlarda geliştirilen görüntü işleme ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak tespit edilebilmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme tekniği kullanılarak güneş panelleri üzerinde hasar tespiti sınıflandırması yapılmıştır. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama, ön işleme aşamasıdır ve bu aşamada veri setinin yetersiz olması nedeniyle veri seti görüntüyü döndürme, görüntünün simetriğini alma ve görüntüye gürültü ekleme gibi veri çoğaltma teknikleri 
kullanılarak arttırılmıştır. İkinci aşama olan eğitim aşamasında ise çoğaltılan veri seti önerilen derin öğrenme modeliyle eğitilmiştir. Ayrıca veri seti önceden eğitilmiş VGG-19, InceptionV3 
ve Resnet101 modelleriyle de eğitilmiş ve sonuçlar önerilen modelle karşılaştırılmıştır. Eğitim 
sonucunda önerilen modelin 7 farklı kusurun sınıflandırılmasında %97,19 başarıyla sınıflandırma yapabildiği gözlenmiştir.

Abstract:
The damage caused by non-renewable energy sources to the environment and ecology causes 
an increase in interest in renewable energy sources. Photovoltaic (PV) energy production is one 
of the excellent energy alternatives for clean and sustainable energy production. Factors such 
as snow, dust, bird droppings, mechanical damage, physical damage and shading on PV panels 
reduce the efficiency in energy production, and therefore panel maintenance should be done 
regularly. When maintenance is done manually, errors occur and it takes a long time. Therefore, 
solar panel defects can be detected using recently developed image processing and deep 
learning algorithms. In this study, damage detection classification was made on solar panels using the deep learning technique. The study consists of two stages. The first stage is the pre-processing stage, and at this stage, due to insufficient data set, it is increased by using data augmentation techniques such as rotating the image, taking the symmetry of the image and adding noise to the image. In the second stage, the training stage, the replicated data set was trained with the proposed deep learning model. In addition, the dataset was trained with pre-trained VGG-19, InceptionV3 and Resnet101 models and the results were compared with the proposed model. As a result of the training, it was observed that the proposed model was able to classify 7 different defects with asuccess rate of 97,19%.