Derin öğrenme tabanlı segmentasyon yaklaşımları ile güneş panellerinin otomatik verimlilik tespiti
Automatic efficiency detection of solar panels using deep learning-based segmentation approaches
Yazar: SÜMEYYE YANILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. MUZAFFER ASLAN
Bingöl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Enerji = Energy

Özet:
Dünyada enerji üretimi ve tüketimi, hızla artan nüfusla ve gelişen teknolojiyle birlikte
önemli bir konu haline gelmiştir. Fosil enerji kaynaklarının hızla tükenmesi ve bu
kaynakların kullanımının insan sağlığına olumsuz etkileri, karbondioksit (CO2) emisyon
miktarının artmasına yol açmaktadır. Bu nedenle, günümüzde ülkeler verimli ve
sürdürülebilir enerji kaynaklarına yönelmektedir. Yenilenebilir enerji kaynaklarına olan
ilgi ve yatırımlar da bu doğrultuda önemli ölçüde artmıştır. Bu kaynaklardan, enerji
üretim teknolojisi hızla gelişen ve gelecek vaat eden uygulamalarından birisi olan güneş
enerji sistemleridir. Bu sistemler, güneş ışığını doğrudan elektrik enerjisine dönüştüren
fotovoltaik panellerden oluşur.
Ülkemiz coğrafi konumu nedeniyle yüksek güneş enerjisi potansiyeline sahip olup, 9.979
santral ve 10.048,512 MW kurulu güce sahiptir. Ancak, bu santrallerde bulunan
fotovoltaik sistemlerin verimli çalışmasını olumsuz yönde etkileyen hücre hatası, modül
hatası ve panel hatası gibi hatalar bulunmaktadır. Bu hatalar panelinin elektrik enerjisi
üretme performansını düşürmekte ve verimini azaltmaktadır. Fotovoltaik sistemlerde
oluşan arızaların tespiti ve teşhisi için insan gücüne ihtiyaç vardır. Fakat panellerdeki bu
hataların tespiti için gereken insan gücü eksikliği ve güneş panellerinin ulaşım
zorluğundan dolayı fotovoltaik sistemlerin bakım, onarım, kontrol süreleri gecikmektedir.
Bu durum neticesinde hem maddi kayıplar fazlası ile artmakta hem de panellerin enerji
verimliliği oldukça düşmektedir.
Bu çalışmada, fotovoltaik sistemlerin verimli çalışmasını olumsuz yönde etkileyen hücre
hatası (hotspot arızası) ve modül hatası (bypass diyot arızası) tespiti için derin öğrenme
tabanlı segmentasyon yaklaşımlı termal kamera yardımıyla tespit ve teşhisi önerilmiştir.
Önerilen bu sistemde hotspot arızasını YOLO algoritmaları ve bypass diyot arızalarını UNet algoritmasıyla verimlilik tespiti yapılmıştır. Yapılan çalışmalar doğrultusunda
hotspot arıza tespiti için 4 farklı YOLO algoritmaları performansları karşılaştırılmış ve en
iyi sonuç veren model belirlenmiştir. Yapılan deneyler sonucuna göre, YOLOv8x
algoritmasının %88,7 özgüllük, %80,5 duyarlılık ve %83,8 mAP değerleri ile diğer
modellere göre en iyi performans sonucunu vermiştir. Bypass diyot arızası
segmentasyonu için farklı katman derinlikleri ve filtre sayılarına sahip dört farklı U-Net
modeli uygulanmıştır. Yapılan deneysel sonuçlara göre, %87,79 AUC, %82,97 F1-Score
ve %70,89 IOU değerleri ile en yüksek performans U-Net-V2 mimarisi ile elde
edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Fotovoltaik sistemler, hotspot arıza tespiti, bypass diyot arıza
tespiti, YOLO algoritması, U-Net algoritması, görüntü işleme.

Abstract:
Energy production and consumption in the world has become an important issue with the
rapidly increasing population and developing technology. The rapid depletion of fossil
energy resources and the negative effects of the use of these resources on human health
lead to an increase in the amount of carbon dioxide (CO2) emissions. For this reason,
today countries are turning to efficient and sustainable energy sources. Interest and
investments in renewable energy sources have increased significantly in this direction.
Among these sources, solar energy systems are one of the rapidly developing and
promising applications of energy production technology. These systems consist of
photovoltaic panels that convert sunlight directly into electrical energy.
Our country has high solar potential due to its geographical location, with 9,979 plants
and 10,048.512 MW installed capacity. However, there are errors such as cell error,
module error, and panel error that negatively affect the efficiency of the photovoltaic
systems in these plants. These errors decrease the power generation performance of the
panel and reduce its efficiency. Human resources are needed to detect and diagnose
failures in photovoltaic systems. However, due to the lack of manpower needed to detect
these defects in the panels and the difficulty of transporting solar panels, maintenance,
repair and inspection times of the photovoltaic systems are delayed. As a result, both the
material losses are increasing and the energy efficiency of the panels is significantly
reduced.
In this study, it is proposed to detect and diagnose cell faults (hotspot failures) and
module faults (bypass diode failures) that negatively affect the efficient operation of
photovoltaic systems using a deep learning-based segmentation approach with the aid of
a thermal camera. The recommended system has been tested for the efficiency of hotspot
failure using YOLO algorithms and bypass diode failures using the U-Net algority. The
performance of four different YOLO algorithms has been compared and the model with
the best results has been identified. As a result of experiments, the YOLOv8x algorithm
produced the best performance compared to other models with 88.7% specificity, 80.5%
sensitivity and 83.8% mAP values. Four different U-Net models with different layer
depths and filter numbers have been implemented for bypass diode failure segmentation.
Based on experimental results, 87.79% AUC, 82.97% F1-Score and 70.89% IOU values
were obtained with the highest performance U-Net-V2 architecture.
Keywords: Photovoltaic systems, hotspot fault detection, bypass diode fault detection,
YOLO algorithm, U-Net algorithm, image processing.