Fotovoltaik Hücrenin Verimliliğinin Yapay Sinir Ağı İle Tahmini

Abstract

Özet-Teknolojinin hızla geliĢmesi insan hayatındaki günlük elektronik eĢya kullanımını arttırmıĢtır. Bu durum dünya üzerindeki enerji tüketiminde önemli bir artıĢa sebep olmuĢtur. Enerji tüketiminin artması enerji sorununu ortaya çıkarmıĢ ve bu sorunu aĢmak için farklı enerji kaynaklarına yönelimler baĢlamıĢtır. Fosil yakıtların çevreye zarar vermesi ve tükenebilir olması alternatif enerji kaynaklarına yönelime yol açmıĢtır. Bu sorunu ortadan kaldırmak için güneĢ enerjisinin elektrik enerjisine çevirme fikri ortaya atılmıĢtır. Bu fikirden yola çıkılarak birçok uygulama hayata geçirilmiĢ ve bu uygulamalar hayatımızda yaygın bir hal almıĢtır. Fotovoltaik hücre ile yapılan bu uygulamaların gerilim elde etme açısından verimli olması oldukça önemli bir konu olarak karĢımıza çıkmaktadır. Bu çalıĢmanın amacı, fotovoltaik hücrenin verimliliğini çevresel etkiler göz önünde bulundurarak Yapay Sinir Ağı teknolojisi ile tahmin etmektir. Bu tahmin için fotovoltaik hücrenim gerilim değerine karĢılık rüzgâr hızı, sıcaklık, nem ve hücrenin açısı gibi çevresel faktörler dikkate alınmıĢtır. Veriler her bir faktör ve gerilim değerleri için ölçüm yapan bir düzenek ile belli bir zaman aralığı boyunca kayıt altına alınmıĢtır. Yapılan ölçümler sonucu elde edilmiĢ olan veriler ile panelin verimliliğini ortaya koyan bir Yapay Sinir Ağı modellenmiĢtir. Bu model fotovoltaik hücrenin verimlilik değerini yüzdelik olarak iyi bir Ģekilde tahmin etmektedir. Ayrıca ağın eğitim ve test iĢlemlerindeki performans ölçütlerinin oldukça iyi olduğu görülmektedir. Bu durum verimlilik tahmini için modellenmiĢ olan ağın tahmin yeteneğinin yüksek olduğunu göstermektedir.Anahtar Kelimeler -Yapay Sinir Ağı, Fotovoltaik Hücre, Verimlilik, Çevresel Faktörler. The Estimation of the Photovoltaic Cell Productivity with the Use of Artificial Neural NetworkAbstract-The use of electronic devices has been greatly increased with the rapid developments in technology, which resulted in a huge increase in energy consumption in the world. As a result of increasing energy consumption, and because fossil fuels are both limited and harmful to the environment, a search for alternative energy resources has begun. The idea to convert Photovoltaic power into electricity was proposed as a solution, and several practices were implemented to serve that purpose. Most of these practices have already become common in daily life, and consequently, the productivity of the practices using Photovoltaic cells to create voltage has gained utmost importance. The aim of this study is to estimate the productivity level of Photovoltaic cells with the use of Artificial Neural Network technology in consideration with the environmental impacts. For this purpose, environmental factors, such as wind velocity, temperature, humidity and the angle of the cells were compared to the voltage rating of Photovoltaic cells to obtain data. The data were recorded at intervals with the use of a device measuring each factor and the voltage rating. According to the results of the measurements, an Artificial Neur...

Yemekhane için Yapay Zeka Teknikleri Kullanımı ile Günlük Talep Tahmini

“…Bu çalışmada 3 katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. Bu yapay sinir ağının genel yapısı şekil 2'de gösterilmektedir [16]. Bu sinir ağı giriş, gizli katman ve çıkış katmanından oluşmaktadır [15].…”

“…Şekil 2. Yapay Sinir Ağı Modeli [16] (The Artificial Neural Network Model) Şekil 3'de günlük yemek tahmini için 14 adet giriş katmanında, 10 adet gizli katmanda ve 1 adet çıkış katmanında nöron bulanan bir yapay sinir ağı görülmektedir.…”

Yapay Zeka Ağları Kullanılarak Güneş Radyasyonu Değerinin Tahmini

“…In addition, it seems that the performance criteria of the network in training and testing operations are quite good. This shows that the network modeled for efficiency estimation has high prediction ability [14].…”

Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Yöntemi ile Bir Endüstri Alanının (İvedik OSB) Elektrik Enerjisi İhtiyaç Tahmini

“…YSA, tahmin modeli geliştirme konusunda oldukça iyi sonuçlar vermektedir. Sadece enerji tahmini için değil mühendisliğin tüm branşlarında da tahmin edici olarak yapılan çalışmaların sayısı oldukça fazladır [19][20][21].…”