Fotovoltaik hücrelerin verimlerinin karşılaştırılması ve Türkiye'de farklı illere göre makine öğrenme yöntemiyle güneş ışınımı modellerinin geliştirilmesi

Abstract

Yenilenebilir enerji kaynakları maliyet, verimlilik ve çevre kirliliği açısından tüm dünyada çok popüler bir başlık olmuştur. Yenilenebilir enerji kaynakları arasında en önemlisi güneş enerjisidir. Daha önce sadece ısı ve ışık enerjisi olarak faydalandığımız güneş enerjisi günümüz teknolojisinin ilerlemesiyle birlikte elektrik enerjisi üretiminde yaygın olarak kullanılmaktadır. Geleneksel olarak kullanılan fotovoltaik hücreler çeşitli kimyasal yapıda üretilerek güneş ışığından aldığı enerjiyi direkt olarak elektrik enerjisine dönüştüren yarı iletken maddelerdir. Fotovoltaik hücreler sürekli olarak gelişmeye devam etmektedir. Bu gelişim ve günümüz teknolojisiyle birlikte çeşitli denemeler sonucu fotovoltaik hücrelerin verimliliğinin artırılması ve daha fazla elektrik enerjisi üretilmesi hedeflenmektedir. Fotovoltaik hücrelerin enerji üretimi analiz edilerek, ışınım radyasyon değerlerine göre verim artırıcı durumlar incelenmektedir. Bu tez çalışmasında ise farklı kimyasal yapıya sahip hücrelerin farklı bölgelerdeki verimlilikleri değerlendirilmiştir. Bu tez çalışmasında MATLAB programı kullanılarak bir makine öğrenme yöntemi olan regresyon yaklaşımı ile tahmin modelleri geliştirilmiş ve modellerin performanslarını inceleyebilmek için farklı hata analiz testleri kullanılmıştır.Renewable energy sources have been a very popular topic all over the world in terms of cost, efficiency and environmental pollution. Among the renewable energy sources, the most important is solar energy. Dec. Solar energy, which we previously used only as heat and light energy, is widely used in the production of electrical energy with the progress of today's technology. Traditionally used photovoltaic cells are semiconductor materials that are produced in various chemical structures and convert the energy they receive from sunlight directly into electrical energy. Photovoltaic cells are constantly evolving. As a result of this development and various experiments with today's technology, it is aimed to increase the efficiency of photovoltaic cells and produce more electrical energy. By analyzing the energy production of photovoltaic cells, efficiency-increasing situations are examined according to the radiation radiation values. In this thesis study, the efficiencies of cells with different chemical structures in different regions were evaluated. In this thesis study, prediction models were developed using the regression approach, which is a machine learning method using the MATLAB program, and different error analysis tests were used to examine the performance of the models.