hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Görünür Işık Haberleşme Sistemlerinde Renk Kaydırmalı Anahtarlama Modülasyonunun Farklı Renk Uzaylarındaki Başarım Analizleri
Görünür Işık Haberleşme Sistemlerinde Renk Kaydırmalı Anahtarlama Modülasyonunun Farklı Renk Uzaylarındaki Başarım Analizleri
Yazar: Tuğcu, Emin
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; görünür ışık haberleşmesi,renk uzayı,renk kaydırmalı anahtarlama,birleşim üst sınırı

Görünür ışık haberleşme (VLC) sistemleri, görünür ışık bandında aydınlatma amaçlı olarak kullanılan ışığı eş zamanlı olarak haberleşme amaçlı olarak da kullanırlar. Yayılan ışığın insan gözünün sağlığı açısından aydınlatma şartlarını sağlaması gerekmektedir. Renk kaydırmalı anahtarlama (CSK) modülasyonu VLC sistemlerinde aydınlatma şartlarının sağlanabilmesi için IEEE 802.15.7 standardında tanımlanmıştır. Bu makalede, CSK modülasyonunun farklı renk uzaylarındaki başarım analizleri gerçekleştirilmiştir. Başarım analizleri için AWGN kanallarda birleşim üst sınırı ve benzetim sonuçlarına ait bit hata oranı grafikleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar renk uzaylarının renk kaydırmalı anahtarlama modülasyonunun başarımını etkilediğini göstermiştir.

Görünür ışık haberleşme (VLC) sistemleri, görünür ışık bandında aydınlatma amaçlı olarak kullanılan ışığı eş zamanlı olarak haberleşme amaçlı olarak da kullanırlar. Yayılan ışığın insan gözünün sağlığı açısından aydınlatma şartlarını sağlaması gerekmektedir. Renk kaydırmalı anahtarlama (CSK) modülasyonu VLC sistemlerinde aydınlatma şartlarının sağlanabilmesi için IEEE 802.15.7 standardında tanımlanmıştır. Bu makalede, CSK modülasyonunun farklı renk uzaylarındaki başarım analizleri gerçekleştirilmiştir. Başarım analizleri için AWGN kanallarda birleşim üst sınırı ve benzetim sonuçlarına ait bit hata oranı grafikleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar renk uzaylarının renk kaydırmalı anahtarlama modülasyonunun başarımını etkilediğini göstermiştir.
S-kutusu Büyüklüğünün Korelasyon Güç Analizi Sonuçlarına Etkisi
Impact of S-box Size on Results of Correlation Power Analysis
Yazar: Kavut, Selçuk; Yargıcı, Yasin Reşit
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; PRESENT,S-kutusu,SAKURA-X,Korelasyon Güç Analizi (KGA) ; PRESENT,S-box,SAKURA-X,Correlation Power Analysis (CPA)

Simetrik bir kripto-sistemde küçük S-kutularının kullanımı, gömüldüğü donanımın güç tüketimini azaltmaktadır. Bu durumun yan kanal analizi (YKA) sonuçlarında gürültünün bozucu etkisini arttırdığı bilinmektedir. Bu çalışmamızda, bahsedilen etkiyi deneysel olarak doğrulamak için, 4x4 S-kutularına sahip hafif sıklet blok şifreleme algoritması PRESENT, SAKURA-X kriptografik donanımı üzerinde gerçeklenmiş ve en etkili YKA yöntemlerinden olan korelasyon güç analizi (KGA) yapılmıştır. Bunun sonucunda, ölçüm düzeneğimiz vasıtasıyla alınan güç ölçümlerinde oluşan gürültünün doğru anahtar tespitini zorlaştırdığı görülmüştür. Ayrıca, PRESENT için gürültülü güç ölçümlerinin benzetimi ile KGA yürütüldüğünde, doğru anahtarın başarılı bir şekilde elde edildiği gözlenmiştir. Diğer taraftan, S-kutuları 8x8 AES S-kutusu ile değiştirilmiş PRESENT için aynı ölçüm düzeneğiyle KGA uyguladığımızda, güç tüketimi artışına paralel olarak, gürültü etkisinin daha az olduğu ve doğru anahtarın daha kolay elde edildiği gösterilmiştir.

Use of small S-boxes in a symmetric crypto-system reduces power consumption of its embedded hardware.  It is known that this increases the adverse effect of noise on the results of side channel analysis (SCA). Here, to verify the mentioned effect experimentally, the lightweight block cipher PRESENT having 4x4 S-boxes is implemented on the cryptographic hardware SAKURA-X and correlation power analysis (CPA), one of the most powerful methods of SCA, is realized. Consequently, we find that the noise occurring within the power traces obtained by our measurement setup makes it difficult to identify the correct key. Further, when we apply CPA to PRESENT by simulating the noisy power traces, we get the correct key successfully. On the other hand, applying CPA, with the same measurement setup, to PRESENT in which the S-boxes are replaced with the AES S-box of size 8x8, we show that, parallel to the increase in power consumption, the noise effect is lesser and it is easier to find the correct key.
Rezistivite Cihazı Tasarımı ve Mobil Platformlarda İki Boyutlu Rezistivite Haritalarının Oluşturulması
Resistivity Device Design and Creation of Two-Dimensional Resistivity Maps on Mobile Platforms
Yazar: Canbolat, Hüsnü; Yiğit, Murat; Mutlu, Reşat
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 2, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Elektrik Özdirenç Yöntemi,Rezistivite,Elektronik Cihaz Tasarımı,Veri Görselleştirme ; Electrical Resistivity Method,Resistivity,Electronic Device Design,Data Visualization

Rezistivite (elektrik özdirenç) ölçüm yöntemi jeofizik araştırmalarda başlıca kullanılan yöntemlerdendir. Rezistivite yönteminde zemine yerleştirilen iki metal elektrot sayesinde yer içine elektrik akımı verilir. Yer yüzeyindeki diğer iki elektrotla yer içinde oluşan gerilim farkı ölçülür. Dört elektrotun aralıklarının değiştirilmesiyle farklı derinliklerden ölçümler alınır. Bu ölçümlerle bir boyutlu rezistivite haritaları oluşturulur. İki boyutlu rezistivite haritalarını oluşturabilmek için ise ölçüm yapılan alanda elektrot konumlarını yatay doğrultuda değiştirmek ve elektrot arası mesafenin değiştirilmesi gerekir. Bu çalışmada, toprağa yerleştirilen sekiz elektrot ile rezistivite yönteminde kullanılan özel dizilimlere göre uygun akım-gerilim elektrotlarını anahtarlayarak toprak direnç değerlerini ölçen elektronik cihaz prototipi üretilmesi, ölçülen direnç değerlerinden iki boyutlu rezistivite haritaları oluşturabilen Android platformlarda çalışan yazılım yapılması amaçlanmıştır. Ölçülen özdirenç değerleri interpolasyon yapıldıktan sonra JavaScript kütüphaneleri kullanılarak görselleştirilmiştir.

Resistivity (electrical resistivity) measurement method is one of the main methods used in geophysical research. In the resistivity method, electric current is given into the ground by means of two metal electrodes placed on the ground. The voltage difference between the other two electrodes on the ground surface and the ground is measured. By varying the spacing of the four electrodes, measurements are taken from different depths. With these measurements, one-dimensional resistivity maps are created. In order to create two-dimensional resistivity maps, it is necessary to change the electrode positions in the horizontal direction and change the distance between the electrodes in the measurement area. In this study, it is aimed to produce an electronic device prototype that measures the soil resistance values by switching the appropriate current-voltage electrodes according to the special arrays used in the resistivity method with eight electrodes placed in the soil, and to develop software that runs on Android platforms that can create two-dimensional resistivity maps from the measured resistance values. Measured resistivity values were visualized using JavaScript libraries after interpolation.
Akıllı Şebeke Uygulamalarında Derin Öğrenme Tekniklerinin Kullanımına İlişkin Kısa Bir İnceleme
A Brief Review on the Use of Deep Learning Techniques in Smart Grid Applications
Yazar: Sağ, Reyhan; Hasırcı Tuğcu, Zeynep
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; akıllı şebeke,yapay zeka,makine öğrenmesi,derin öğrenme ; Smart grid,artificial intelligence,machine learning,deep learning

Akıllı şebeke, elektrik şebekesinden yüksek boyutlu ve çeşitli yapılardaki verilerin sürekli olarak toplanması ve anlamlandırılması ile enerjinin üretiminden son kullanıcıya ulaşmasına kadar olan süreçlerin optimum şekilde yönetilmesi esasına dayanır. Bu nedenle çağın gereklerine uygun gelişmiş ölçüm altyapısının, kontrol teknolojilerinin ve bilgi & iletişim teknolojilerinin (ICT) şebekeye entegrasyonu oldukça önemli bir konudur. Fakat, geleneksel modelleme, optimizasyon ve kontrol teknolojilerinin şebeke üzerinden toplanan verilerin işlenmesinde bazı sınırlamaları bulunmaktadır. Bu nedenle, son zamanlarda akıllı şebekede derin öğrenme (DL) tekniklerinin kullanımı daha popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada bazı yaygın DL tekniklerinin akıllı şebekelerdeki kullanımına ilişkin yapılan mevcut araştırmaların yapılandırılmış bir incelemesi sunulmaktadır. İncelemede,  özellikle yük tahmini ve kestirimi, mikro şebeke, talep yanıtı, hata tespiti ve durum tahmini, güç sistemi analizi ve kontrolü, siber güvenlik ve yenilenebilir enerji üretimi gibi akıllı şebeke problemlerine odaklanılmış, ve ilgili literatür sunulmuştur.  Bu çalışma, DL teknikleri uygulamalarının hem akıllı şebeke sistemlerinde giderek artan oranda yer alacağını hem de şebekenin güvenilirliğini, güvenliğini ve dayanıklılığını iyileştirmede önemli katkılar sağlayacağını göstermektedir.

The smart grid is based on the principle of continuous collection and interpretation of high-dimensional and diverse data from the electricity grid, and optimum management of the processes from the generation of energy to its delivery to the end user. Therefore, the integration of advanced measurement infrastructure, control technologies, and information & communication technologies (ICT) into the network is a quite crucial issue. However, traditional modeling, optimization, and control technologies have some limitations in processing data collected over the grid. Therefore, the use of deep learning (AI) techniques in the smart grid is becoming more popular lately. In this study, a brief review of current research on the use of some common DL techniques in smart grids is presented. The review focuses on smart grid problems such as load forecasting and estimation, microgrid, demand response, fault detection and state prediction, power system analysis and control, cyber security and renewable energy generation, and related literature is presented. This study shows that the applications of DL techniques will be increasingly involved in smart grid systems and will make significant contributions to improving the reliability, security, and durability of the grid.
DA Mikro Şebeke Sisteminin Tasarımı ve Yönetimi
DA Mikro Şebeke Sisteminin Tasarımı ve Yönetimi
Yazar: Albayatı, Waleed Khalıd Abdulkareem; Avcı, Selçuk
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 2, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Güneş enerjisi,mikro şebekeler,MPPT,P&O

Güneş enerjisi kaynakları yalnızca gün boyunca ve PV (fotovoltaik) dizi kapasitesine ve ışınım düzeyine bağlı olarak belirli derecelendirmelerle güç sağlayabilirler. Bu nedenle mümkün olduğunca maksimum düzeyde kullanılmalıdırlar. Ancak bazen üretilen tepe gücü, yük talebinden daha fazladır ve bu, kalan enerjinin şebekeye bağlı invertörler kullanılarak veya pil depolama sistemi gibi bir depolama cihazı kullanılarak şebekede depolanmasına yol açar. Bu çalışmada, depolama sistemli şebeke bağlantılı bir DC mikro şebekesi ve 10 kw kapasiteli PV dizisi simüle edilmiştir. PV dizisinde, maksimum güç noktasını izlemek için bir P&O maksimum güç noktası izleme algoritması kullanılır. İncelenen DC mikro şebekesi, AC ve DC yükleri içerir. Önerilen sistem, tüm beklenen çalışma durumları için simüle edilmiştir. MATLAB/Simulink programı kullanılarak simülasyon yapılmıştır. Simülasyon sonuçları, simüle edilen tüm durumlarda PV dizisinin maksimum gücü sağladığını ve yük paylaşımının PV dizisinden üretilen güce ve akü sisteminde depolanan enerjiye bağlı olduğunu göstermektedir. Öncelik, yüke PV dizisinden ve ardından akülerden gerekli elektrik enerjisinin sağlanmasıdır ve daha fazla talep varsa, elektrik şebekesi bunu sağlayacaktır.

Güneş enerjisi kaynakları yalnızca gün boyunca ve PV (fotovoltaik) dizi kapasitesine ve ışınım düzeyine bağlı olarak belirli derecelendirmelerle güç sağlayabilirler. Bu nedenle mümkün olduğunca maksimum düzeyde kullanılmalıdırlar. Ancak bazen üretilen tepe gücü, yük talebinden daha fazladır ve bu, kalan enerjinin şebekeye bağlı invertörler kullanılarak veya pil depolama sistemi gibi bir depolama cihazı kullanılarak şebekede depolanmasına yol açar. Bu çalışmada, depolama sistemli şebeke bağlantılı bir DC mikro şebekesi ve 10 kw kapasiteli PV dizisi simüle edilmiştir. PV dizisinde, maksimum güç noktasını izlemek için bir P&O maksimum güç noktası izleme algoritması kullanılır. İncelenen DC mikro şebekesi, AC ve DC yükleri içerir. Önerilen sistem, tüm beklenen çalışma durumları için simüle edilmiştir. MATLAB/Simulink programı kullanılarak simülasyon yapılmıştır. Simülasyon sonuçları, simüle edilen tüm durumlarda PV dizisinin maksimum gücü sağladığını ve yük paylaşımının PV dizisinden üretilen güce ve akü sisteminde depolanan enerjiye bağlı olduğunu göstermektedir. Öncelik, yüke PV dizisinden ve ardından akülerden gerekli elektrik enerjisinin sağlanmasıdır ve daha fazla talep varsa, elektrik şebekesi bunu sağlayacaktır.
Evrişimsel Sinir Ağları Temelli Derin Öğrenme Modelleri Kullanılarak Beyin Tümörü Manyetik Rezonans Görüntülerinin Sınıflandırılması
Classification of Brain Tumor Magnetic Resonance Images Using Convolutional Neural Networks-Based Deep Learning Models
Yazar: Uysal, Fatih; Erkan, Metehan
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 2, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Beyin Tümörü,Biyomedikal Görüntüİşleme,Derin Öğrenme,Evrişimsel Sinir Ağları,Yapay Zekâ,Sınıflandırma ; Brain Tumor,Biomedical Image Processing,Deep Learning,Convolutional Neural Networks,Classification,Artificial Intelligence

Beyin tümörü, beyindeki anormal hücre kitlelerinin iyi veya kötü huylu olarak oluşması ve büyümesidir. Çalışma kapsamında beyin tümörü manyetik rezonans görüntüleri üzerinde evrişimsel sinir ağları temelli derin öğrenme modelleri kullanılarak tümör sınıflarının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Beyin tümörlerinin sınıflandırılması için derin öğrenme modellerinden AlexNet, VGG ve MobileNet kullanılmıştır. Kaggle platformu üzerinden açık kaynaklı olarak paylaşılan bir normal ve üç anormal olmak üzere dört sınıflı yapıya sahip olan bir beyin tümörleri veri seti kullanılmıştır. Anormal sınıflar, glioma, meningioma ve pituitary'dir. Veri seti üzerinde sınıflandırma öncesinde ön işlem ile veri artırma adımlarında; kontrast sınırlı uyarlanabilir histogram eşitleme, dikey ve yatay çevirme işlemleri uygulanmıştır.  Bu işlemin ardından derin öğrenme modellerinin veri setine bağımlılığını analiz edebilmek, azaltmak ve tümör sınıflarının tespit edilebilmesi için veri seti farklı farklı eğitim, doğrulama ve test yüzdelerinde kullanılarak sınıflandırmalar gerçekleştirilmiştir.  Beyin tümörlerinin sınıflandırılması için farklı ön işlemli derin öğrenme modelleriyle gerçekleştirilen 225 adet farklı sınıflandırma işlemi sonucunda en iyi doğruluk ve f1-skorları sırasıyla; AlexNet modelinde %94.471, 0.94; VGG16 modelinde %96.875, 0.97; MobileNetV3 modelinde %95.673, 0.96'dir.

A brain tumor is the generation and growth of benign or malignant abnormal cell masses in the brain. In this paper, it is aimed to classify brain tumors with deep learning models based on convolutional neural network on magnetic resonance images of brain tumors. AlexNet, VGG and MobileNet deep learning models are used to classify brain tumors. An open-source brain tumors dataset that is available on Kaggle and has 1 normal, 3 abnormal, 4 total classes is used. Abnormal classes are glioma, meningioma, and pituitary. Contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE), vertical and horizontal flip preprocesses have been used on the dataset as augmentation. After these processes, dataset used with different training, validation, and test split sizes in order to determine the dependency of deep learning models on dataset, reduce this dependency, and detect brain tumor classes. To classify brain tumors, 225 different classification process has been done with deep learning models which has different preprocess parameters and the best accuracy and f1-scores are; for AlexNet model 94.471%, 0.94; for VGG model 96.875%, 0.97; for MobileNetV3 model 95.673%, 0.96; respectively.
Grafik Sinir Ağlarına Genel Bir Bakış
An Overview of Graph Neural Networks
Yazar: Gümüş, Hamza Talha; Eyüpoğlu, Can
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Graph Neural Networks,Artificial Neural Networks,Deep Learning,Convolutional Neural Networks,Recurrent Neural Networks ; Grafik Sinir Ağları,Yapay Sinir Ağları,Derin Öğrenme,Evrişimli Sinir Ağları,Yinelemeli Sinir Ağları

Grafik sinir ağları (GNN), yapay sinir ağı (ANN) ailesine mensup ve grafikler üzerinden bilgi çıkarımı işlemi gerçekleştiren bir derin öğrenme yöntemidir. İlk kullanımı 2008 yılında gerçekleşmiş, gelişimi ise 2014 yılı ve sonrasında olmuştur. Evrişimli sinir ağlarının (CNN) görseller üzerinde beklenen performansı karşılamamasına karşılık olarak geliştirilen GNN’ler; fizik, kimya, biyoloji, siber güvenlik gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu çalışmada GNN’ler ve modelleri temel olarak anlatılmış ve kapsamlı bir literatür taraması gerçekleştirilmiştir. Çalışma içerisinde bir GNN modelinin tasarım adımlarına değinilerek geliştirilen modeller incelenmiş, GNN modellerinin CNN ve yinelemeli sinir ağları (RNN) etkili modellere karşı güçlü ve zayıf yönleri gösterilmiştir.

Graph neural networks (GNN) are a deep learning method that belongs to the artificial neural network (ANN) family and performs information extraction from graphs. It was first used in 2008 and its development started in 2014 and onwards. GNNs, which were developed in response to the failure of convolutional neural networks (CNN) to meet the expected performance on visuals, are used in many fields such as physics, chemistry, biology and cyber security. In this study, GNNs and their models are basically explained and a comprehensive literature review is carried out. In the study, the developed models are examined by referring to the design steps of a GNN model, and the strengths and weaknesses of GNN models against CNN and recurrent neural networks (RNN) effective models are shown.
Kablosuz Ağlarda Farklı Gölgelenen Kanallar Üzerinden Enerji-Verimli Veri İletimi için Makine Öğrenmesi-temelli Su-Doldurma Algoritması
Performance of Machine Learning-based Water-Filling Algorithm for Energy Efficient Data Transmission over Different Fading Channels in Wireless Networks
Yazar: Gül, Ömer Melih
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Water-Filling,machine learning,Online Policy,Multi-access Communications ; Su-Doldurma,Makine Öğrenmesi,Çevrimiçi Politika,Çoklu Erişim Haberleşmesi

Bu çalışmada, kablosuz ağlarda çoklu gölgelenen kanallar üzerinden bir radio kaynak tahsisi problem ele alınmaktadır. Bu çalışmada önceki çalışmalardan farklı olarak, anlık veri iletim hızı sadece ayrık bir kümedeki veri iletim hızı değerlerinden birini alabilir. Bu probleme makine öğrenmesi-temelli çevrimiçi su doldurma algoritmaları önerilmiştir. Çevrimiçi ve eniyi çevrimdışı politikaların göreli performansı, çeşitli tiplerde (Rayleigh, Rician, Nakagami, Weibull) gölgelenen kanallar için çeşitli zaman ufuklarında değerlendirilmektedir. Sayısal sonuçlar, özellikle daha uzun zaman ufukları için, bu çevrimiçi su doldurma algoritmalarının çevrimdışı su doldurma algoritmalarına yakın performansı olduğunu göstermektedir.

In this paper, we tackle a resource allocation problem over multiple fading channels in wireless networks. Differing from previous studies, the data transmission rate can take a value out of a discrete set of data transmission rates in this work. We propose machine-learning-based online waterfilling algorithms for this problem. The relative performance of the online and optimal offline policies are evaluated for various types of fading channels (Rayleigh, Rician, Nakagami, Weibull) over various time horizons. The numerical results demonstrate these online waterfilling algorithms shows close performance to offline waterfilling algorithms especially for longer time horizons.
Elazığ İlinde Şebekeye Bağlı 1036,8 kwp Fotovoltaik Güneş Enerjisi Santralinin Ölçülen ve Simüle Edilen Performans Verilerinin Analizi
Elazığ İlinde Şebekeye Bağlı 1036,8 kwp Fotovoltaik Güneş Enerjisi Santralinin Ölçülen ve Simüle Edilen Performans Verilerinin Analizi
Yazar: Tanış, Zeynep; Altıntaş, Nihan
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 13 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; performans tahmini,şebeke-etkileşimli güneş santrali,kapasite faktörü,pvsyst

Bu çalışmada, Elazığ ilindeki 1.036,8 kWp kurulu güce sahip Fotovoltaik Güneş Enerji Santralinin Ocak-Temmuz 2018 tarihleri arasında alınan performans verilerinin analizi sunulmuştur. Mevcut santral güneye 30°’lik sabit eğime sahip, her biri 20 adet FV modülün birbirine seri bağlanmasıyla oluşan toplam 192 diziden meydana gelmektedir. Santralde 3840 adet 270Wp polikristal güneş paneli kullanılmış olup, 24 adet 36 kW string inverter ile şebekeye bağlantı gerçekleştirilmiştir. Santralden alınan üretim verileri ve PVsyst programı kullanılarak elde edilen simülasyon verileri birbiriyle karşılaştırılmıştır. Santralin ölçülen ve tahmin edilen yıllık enerji verimleri sırasıyla 961,15 kWh/kWp ve 919,15 kWh/kWp olarak tespit edilmiştir. Verim değerleri arasındaki % 4,52’lik düşük yüzdelik fark, simülasyon sonuçlarının tesis hakkında güvenilir veriler sağladığının göstergesidir. Ölçülen hava durumu verilerine göre simülasyon gerçekleştirildiğinde tahmin edilen üretim değerinin gerçek üretim değerinden %1 daha fazla olduğu görülmüştür. Bu verileri PVsyst simülasyon programında girdi olarak kullanıldığında üretilen enerji değeri ölçülen sistemdeki enerji değerine yaklaştığı tespit edilmiştir.

Bu çalışmada, Elazığ ilindeki 1.036,8 kWp kurulu güce sahip Fotovoltaik Güneş Enerji Santralinin Ocak-Temmuz 2018 tarihleri arasında alınan performans verilerinin analizi sunulmuştur. Mevcut santral güneye 30°’lik sabit eğime sahip, her biri 20 adet FV modülün birbirine seri bağlanmasıyla oluşan toplam 192 diziden meydana gelmektedir. Santralde 3840 adet 270Wp polikristal güneş paneli kullanılmış olup, 24 adet 36 kW string inverter ile şebekeye bağlantı gerçekleştirilmiştir. Santralden alınan üretim verileri ve PVsyst programı kullanılarak elde edilen simülasyon verileri birbiriyle karşılaştırılmıştır. Santralin ölçülen ve tahmin edilen yıllık enerji verimleri sırasıyla 961,15 kWh/kWp ve 919,15 kWh/kWp olarak tespit edilmiştir. Verim değerleri arasındaki % 4,52’lik düşük yüzdelik fark, simülasyon sonuçlarının tesis hakkında güvenilir veriler sağladığının göstergesidir. Ölçülen hava durumu verilerine göre simülasyon gerçekleştirildiğinde tahmin edilen üretim değerinin gerçek üretim değerinden %1 daha fazla olduğu görülmüştür. Bu verileri PVsyst simülasyon programında girdi olarak kullanıldığında üretilen enerji değeri ölçülen sistemdeki enerji değerine yaklaştığı tespit edilmiştir.