Intelligent solar energy toolkit

Abstract

Seçilmiş olan bir güneş panel tipinin belirlenmiş bir zaman aralığında üretebileceği enerjiyi tahmin eden bir yazılım programı geliştirilmiştir. Bu tahminleri yapabilmek için yapay sinir ağları kullanan bir model oluşturulmuştur. Bu modelin ihtiyaç duyduğu ham veriler Ankara'da kurulmuş olan bir güneş panel istasyonu ve yerel meteoroloji istasyonunun yanında Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden alınan ham veriler tarafından karşılanmıştır. Elde edilen bu ham veriler sırasıyla; üretilmiş olan güneş enerjisi, güneş radyasyonu, sıcaklık, nem, rüzgar hızı ve güneş paneli verimi değerleridir. Yapılmış olan bu yazılım programı aynı zamanda kurulacak olan bir güneş paneli istasyonunun maliyetinin muhtemel geri ödemeleri ile ilgili olarak kullanıcılara bir güneş enerjisi yatırım maliyeti tablosu sunmaktadır.

A toolkit is implemented in order to make a prediction of the produced energy of a selected solar panel type for a specified time of period. To do that, artificial neural network is used to train the prediction model. The raw data to be used in the training process of the model is obtained from a solar plant, and a local meteorological station installed in Ankara and from Turkish State Meteorological Service. The raw data consists of produced solar energy, solar radiation, temperature, humidity, wind speed and panel efficiency value. In addition, the toolkit provides a solar plant investment payment chart for the users to have an idea of the reimbursements of a solar plant which is to be installed.