Akademik Veri Yönetim Sistemi
Niyaz Ö., Keskin F.(Yürütücü), Gücel Ş.
TÜBİTAK Projesi, 2023 - 2024
Günümüzde enerji ihtiyacını karşılamak üzere verimliliği yüksek ve hava kirliliğine neden olmayan yenilenebilir
enerji kaynakları tercih edilmektedir. Isınma, elektrik ve ulaşım gibi birçok alanda ihtiyaç duyulan enerji
kaynaklarının doğada yenilenebilen kaynaklardan elde edilmesi çevre sorumluluğu adına da oldukça önemlidir.
Ülkemizde yenilenebilir enerjinin payı %53’e yükselmiştir ve böylelikle ülkemizde günden güne dışa bağımlılık
iyice azalırken kalkınma olanakları artmaktadır. Coğrafi konumu sebebiyle Türkiye, Avrupa’da güneş
enerjisinden en çok yararlanabilen ülkeler arasında en önlerdedir.
Güneşin çekirdeğinde yer alan füzyon süreçler ile açığa çıkan ışınım enerjisi Fotovoltaik Modüller (Photovoltaic
Module; PV Modül) aracılığıyla elektrik enerjisine dönüştürülmektedir. Güneş enerjisinden elektrik enerjisi
üretimi bu modüller yardımıyla gerçekleştirilmektedir. Yaygın olarak güneş panelleri ismiyle bilinen bu
modüllerin, güneş tarlaları adı verilen geniş arazilere yerleştirilmesi ile güneş enerjisi üretim ve depolama
tesisleri kurulmaktadır. Yaşam alanları ve endüstriyel sahaların çatılarına yapılan yerleşimlerin dışında, çok
daha büyük arazilerde kurulan tesislerdeki panellerin bakım ve temizliği tasarruf açısından oldukça önem
taşımaktadır. Arazi koşullarında yüzeyindeki kirlilik sebebiyle tam kapasitede çalışamayan modüller temizlik
için genellikle periyodik bakım tarihlerini beklemektedir.
Bu projede, dönümlerce alana yayılan ve yüksek gelirler ile üretim yapan güneş enerjisi tesislerinde bakım ve
temizlik planlaması üzerine literatürde yer almayan öncü bir sistem önerilmektedir. Literatür incelendiğinde
görülmektedir ki fotovoltaik modüllere ait yakın mesafeden görüntülenmiş ve temiz/kirli olarak etiketlenmiş bir
veri seti bulunmamaktadır. Bu nedenle bu projede öncelikle açık kaynaklardan elde edilen uygun fotovoltaik
modül görüntüleri ayıklanarak “temiz” etiketi ile veri kümesi oluşturulacaktır. Elde edilen bu veri setine görüntü
işleme yöntemleri ile gerçek kirlilik görüntüsü ve gürültü eklenerek “kirli” etiketli veri kümesi elde edilecektir.
Birleştirilen bu veri kümeleri Evrişimli Sinir Ağları ile sınıflandırılarak temiz veya kirli panellerin bilgisine
bilgisayarlı görü ve yapay zeka yöntemleri ile ulaşılacaktır.
Tüm bu yöntemlerden elde edilen kirlilik bilgisi gerçek boyutlara uygun olarak tasarlanmış bir güneş enerjisi
tarlası çizimine yerleştirilecektir. Tarla üzerinde aciliyet sıralamasına göre en uygun temizlik rotasını
hesaplayan bir optimizasyon algoritması sayesinde, periyodik bakımların verimsizliğinden arınarak en düşük
maliyetli yol haritası oluşturulacaktır. Böylece çevre dostu enerji tesislerini her daim temiz yüzeyler ile
kullanabilmek için sanayide henüz kullanılmayan teknolojik değeri yüksek bir çalışma ortaya konacaktır.