Şebeke bağlantılı güneş enerji santralinin güç verimliliğinin performans analizi ve tahmini
Performance analysis and forecast of power efficiency of grid-connected solar power plant
Yazar: FATİH SULAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÜNLÜTÜRK
Erzurum Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Güneş enerjisi santrali = Solar energy plant ; Regresyon = Regression ; İnvertaz = Invertase

Özet:
Bu tez çalışmasında, doğrudan şebeke bağlantılı ve üç fazlı merkezi invertör topolojisine sahip Şenyurt (Erzurum/Türkiye) Güneş Enerji Santralinin (GES) güç üretiminin gerçek zamanlı izlenebilmesi ve tahmini için parametrik ve nonparametrik regresyon modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen regresyon tabanlı güç tahmin modellerinde Şenyurt GES'in bünyesinde var olan hava istasyonu sensörlerine ait veriler kullanılmıştır. Şenyurt GES'in bünyesinde bulunan hava istasyonunda güneş ışınımı sensörü, Fotovoltaik (PV) hücre sıcaklık sensörü, dış ortam sıcaklık sensörü ve rüzgâr hızı sensörü bulunmaktadır. GES'in güç üretim tahmin modelinde 2020 yılına ait tüm hava istasyonu sensör verileri ile birlikte aktif güç üretim değerleri de kullanılmıştır. Güç üretim tahmin modelinde ilk olarak parametrik istatistiksel tekniklerden olan Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) analizi kullanılmıştır. Diğer parametrik analizlerde olduğu gibi ÇLR'de yeterli örneklem büyüklüğü, verilerin normal dağılımı, çoklu doğrusal bağıntı, tekillik, uç değer gibi temel varsayımlar ayrıntılı olarak incelenmiştir. Güç üretim tahmin modelinde ikinci olarak parametrik olmayan istatistiksel tekniklerden olan K-En Yakın Komşuluk Regresyon (K-NNR) ve Torbalama Regresyon (BR) modelleri kullanılmıştır. Geliştirilen regresyon modellerinin performansları tez içerisinde ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Sonuç olarak, GES'te üretilen gücün tahmini sayesinde işletmeciler verimli ve sürdürülebilir bir enerji üretimi yapıp yapmadıklarını takip edebileceklerdir.

Abstract:
In this thesis, parametric and nonparametric regression models have been developed for real-time monitoring and estimation of the power generation of Şenyurt (Erzurum/Turkey) Solar Power Plant (SPP) with direct grid connect and three-phase central inverter topology. In the developed regression based power prediction models, the data of the weather station sensors of Şenyurt SPP were used. The weather station within Şenyurt SPP has a solar radiation sensor, Photovoltaic (PV) cell temperature sensor, ambient temperature sensor and wind speed sensor. In the power generation forecast model of GES, active power generation values were used together with all weather station sensor data for 2020. Multiple Linear Regression (MLR) analysis, which is one of the parametric statistical techniques, was firstly used in the power generation estimation model. As in other parametric analyses, basic assumptions such as sufficient sample size, normal distribution of data, multiple linear correlation, singularity, and extreme value were examined in detail in MLR. K-Nearest Neighborhood Regression (K-NNR) and Bagging Regression (BR) models, which are non-parametric statistical techniques, were used secondly in the power generation forecasting model. The performances of the developed regression models were discussed in detail in the thesis. As a result, thanks to the estimation of the power produced in the SPP, the operators will be able to monitor whether they are producing an efficient and sustainable energy.