Fotovoltaik sistemlerde tozlanmaya bağlı enerji kayıplarının incelenmesi için IOT tabanlı bir ölçüm sisteminin geliştirilmesi

Abstract

Güneş enerjisi santralleri, çevre dostu yapıları sayesinde karbon ayak izinin azaltılmasına önemli bir katkı sağlamakta ve dünyada konvansiyonel enerji kaynaklarına yenilenebilir bir alternatif olarak öne çıkmaktadır. Bu santrallerin kullanımının her geçen gün artması hem çevresel hem de ekonomik açıdan avantajlar sunmaktadır. Ancak, güneş enerjisi santrallerinin güçlü yönlerinden biri olan üretim verilerinin izlenebilirliği, kullanılan sensörlerin yüksek maliyeti nedeniyle sınırlı kalabilmektedir. Ek olarak, bu santrallerde tozlanmanın bir metrik ile izlenmemesi ve tozlanma kayıplarının belirsizliği, güç kayıplarına yol açarak sistemin etkinliğini olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu çalışmada, güneş enerjisi santrallerinde panellerin kirlilik durumu kararı için bulanık mantık yönteminden yararlanarak, Internet of Things (IoT) tabanlı düşük maliyetli bir izleme sisteminin oluşturulması, güç çıkışına bağlı olarak tozlanma oranın hesaplanması ve güneş paneli kirlilik durumu kararının bulanık mantık ile karar verilmesi amaçlanmıştır. Bursa Teknik Üniversitesi Mimar Sinan Kampüsü'nde bulunan 2 özdeş güneş panel akım ve yüzey sıcaklığı gibi değerleri IoT tabanlı sensörler kullanılarak izlenmiş ve kayıt edilmiştir. Ölçülen bu değerlerden yararlanılarak güneş paneli çıkış gücü, ışınım, güç çıkışına bağlı olarak tozlanma oranı miktarı değerleri hesaplanarak gerçek verilerden oluşan ölçüm verileri oluşturulmuştur. Panellerden biri haftalık olarak temizlenmiş, diğeri ise temizlenmeyerek kirli olarak bırakılmıştır. Sensörler açık kaynaklı programlanabilir devre kartı olan ESP32'ye bağlanarak kullanılmıştır. Oluşturulan düşük maliyetli IoT tabanlı izleme sistemi oluşturulmuştur. Tez çalışmasında ayrıca bulanık mantık ile güneş panellerinin kirlilik durumunun tespiti için bir karar verici yöntem de geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemde, güneş panellerinin güç çıkışına bağlı olarak tozlanma oranı bulanık mantık ile tahmin edilmekte, bu sayede güneş panellerinin kirlenme durumuna karar verilmektedir. Tez çalışmasından elde edilen sonuçlar, düşük maliyetli bir şekilde güneş enerjisi santrallerine ait IoT tabanlı bir izleme sisteminin gerçekleştirilebileceğini, panellerin güç çıkışına bağlı olarak tozlanma oranının hesaplanabileceğini, bulanık mantık karar verici sistemi ile de panellerin kirlilik durumu hakkında temizlik için karar alınabileceğini göstermiştir. Bu bakımdan tez çıktılarının pratikte de mevcut güneş enerjisi santrallerinde kullanılabileceği düşünülmektedir.Solar power plants, known for their environmentally friendly structures, significantly contribute to reducing the carbon footprint and are emerging as a renewable alternative to conventional energy sources worldwide. The increasing use of these plants offers both environmental and economic advantages. However, one of the strengths of solar power plants, the traceability of production data, is often limited due to the high cost of sensors used. Additionally, the lack of monitoring metrics for dust accumulation and the uncertainty of dust-related losses can lead to power losses, negatively affecting the system's efficiency. This study aims to develop a low-cost, Internet of Things (IoT)-based monitoring system for solar power plants, utilizing fuzzy logic methods for pollution status decisions. The system calculates dust accumulation rates based on power output and uses fuzzy logic to decide on the pollution status of solar panels. At the Bursa Technical University Mimar Sinan Campus, two identical solar panels were monitored and recorded using IoT-based sensors to track values such as current and surface temperature. These measurements were used to calculate solar panel output power, irradiation, and dust accumulation rate, creating real data-based measurement records. One panel was cleaned weekly, while the other was left dirty. Sensors were connected to an open-source programmable circuit board, the ESP32, to create a low-cost IoT-based monitoring system. The thesis also developed a decision-making method using fuzzy logic for determining the pollution status of solar panels. The developed method uses dust accumulation rates based on solar panel power output to decide on the panels' pollution status. The results from the thesis show that an IoT-based monitoring system for solar power plants can be implemented cost-effectively, dust accumulation rates can be calculated based on power output, and pollution status decisions can be made using a fuzzy logic decision-making system. In this regard, the thesis outputs are thought to be applicable in existing solar power generation facilities in practice.