Bulut bağlantılı fotovoltaik izleme sistemi tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of cloud connected photovoltaic monitoring system
Yazar: CEYHUN KAPUCU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ METE ÇUBUKÇU
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Bulut bilişim = Cloud computing ; Fotovoltaik enerji = Photovoltaic energy ; Güneş enerjisi = Solar energy ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Fotovoltaik (FV) sistemler alanında artan, araştırma ve geliştirme çalışmaları, FV sistemleri iyi bilinen yenilenebilir enerji kaynaklarından biri haline getirmiştir. Özellikle, yatırım destekleri ile küçük ve orta büyüklükteki sistemlerin kullanımı her geçen gün artmaktadır. Her ne kadar bu sistemlerin maliyetleri giderek azalsa da ilk yatırım maliyetleri hala yüksektir. Bu nedenle FV sistemlerin yüksek verimle çalıştırılabilmesi, amortisman sürelerinin kısaltılması bakımından oldukça önemlidir.
Bu tezde, bir FV sistemden elde edilen elektriksel ve iklimsel verileri kullanarak hataları tespit edebilen bulut-bağlantılı bir izleme sistemi tasarımı yapılmış ve uygulanmıştır. Tez çalışması için Muğla ilinde bir konut üzerinde deneysel bir FV sistem kurulmuştur. Geliştirilen bir veri toplama sistemi tarafından deneysel sistemden elde edilen elektriksel ve iklimsel veriler anlık olarak bulut bilişim katmanına gönderilerek kaydedilmiş ve hata tespitinde kullanılmıştır. Hata tespiti için önerilen yöntem, topluluk öğrenmesi adı verilen bir makine öğrenmesi yönteminin, FV sistemlerdeki hataları sınıflandırmak amacıyla kullanılmasına dayanmaktadır. Topluluk öğrenmesi yöntemi, kavramsal olarak farklı öğrenme algoritmalarının tahminlerini birleştirerek, tek bir makine öğrenme algoritmasının genelleme yapma yeteneğinin ve tahmin doğruluğunun üzerine çıkabilmeyi amaçlar. Bu yöntem uzmanlar komitesi ya da kalabalıkların bilgeliği gibi kavramlarla da anılmaktadır. Geliştirilen hata tespiti yöntemi, bulut bilişim katmanında çalıştırılarak FV sistemin çalışma durumunu tahmin etmekte ve ardından yapılan tahmin geliştirilen bir web servisi üzerinden cevap olarak sunulmaktadır.

Abstract:
The rising research and development studies in the domain of photovoltaic (PV) systems have made the PV systems one of the most well-known renewable energy sources. In particular, with invest supports, the use of small and medium-sized systems are increasing day by day. Although the costs of these systems are gradually decreasing, the initial investment costs are still high. Therefore, operating PV systems with high efficiency is very important in terms of shortening the depreciation periods. 
In this thesis, a cloud-connected monitoring system that can detect faults by using electrical and climatic data obtained from a PV system has been designed and implemented. For the thesis study, an experimental PV system was installed on a residential building in Muğla. Electrical and climatic data obtained from the experimental system by a data acquisition system which is developed, have been recorded by sending instantly to the cloud-computing layer and then used for fault detection. The proposed method for fault detection is based on the use of a machine learning method called ensemble learning, to classify faults in PV systems. The ensemble learning method aims to exceed the generalizability and prediction accuracy over a single machine-learning algorithm by combining the predictions of conceptually different learning algorithms. This method is also aforenamed as the committee of experts or the wisdom of crowds. The developed fault detection method estimates the operation state of the PV system by running on the cloud computing layer and then the prediction is presented as a response through a web service developed.