Investigation on solar PV defaults by using artificial intelligence and deep learning
Solar PV panellerin arızalarının yapay zeka ve derin öğrenme kullanarak araştırılması
- Tez No: 869719
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VEDAT ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Deep Learning, thermal camera, Convolution Neural Network (CNN), Architecture, Visual Geometry Group (VGG), Deep learning, thermal camera, Convolution Neural Network, Architecture, Visual geometry group
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünyadaki başlıca yenilenebilir enerji kaynaklarından biri güneş enerjisidir. Güneş enerjisi cihazları ile güneşin parladığı her yerde elektrik üretilebilir. Fotovoltaik sistemlerde verim kayıplarını önlemek için bu sistemler düzenli olarak değerlendirilmelidir. Bu makale, PV sistemlerindeki hücre, modül ve panel problemlerini tanımlamak için güneş panelleri tarafından yakalanan termal resimlerin kullanımını tartışmaktadır. İnceleme sırasında, İstanbul Aydın Üniversitesi'ndeki fotovoltaik sistemlerin termal fotoğraflarını çekmek için Kızılötesi Termal Kamera kullanılacaktır. Elde edilen termal resimler kullanılarak, PV sistemlerinden kaynaklanan hasarlarla bir termal veri grubu oluşturulacaktır. Oluşturulan bu veri kümesi, Visual Geometry Group 16 (VGG16) derin öğrenme modeli tarafından desteklenen evrişimli sinir ağını (CNN) eğitmek için kullanılacaktır. Bu eğitim için gömülü AI (Yapay Zeka) bilgi işlem sistemi VGG16 kullanılacaktır. VGG16 ağının eğitimi sırasında, eğitimde listelenen kusurların yeterince tanımlandığı tespit edilecektir.
Özet (Çeviri)
One of the main sources of renewable energy in the globe is solar electricity. Electricity may be produced anywhere the sun shines with solar devices. These systems should be evaluated on a regular basis to prevent efficiency losses in photovoltaic systems. This paper discusses the use of thermal pictures captured by solar panels to identify cell, module, and panel problems in PV systems. During the investigation, an Infrared Thermal Camera would be used to capture the thermal photographs of photovoltaic systems at Istanbul Aydin University. Using the obtained thermal pictures, a thermal data group would be formed with damages from the PV systems. These generated dataset would be used to train the convolutional neural network (CNN) powered by Visual Geometry Group 16 (VGG16) deep learning model. The embedded AI (Artificial Intelligence) computing system VGG16 would be used for this training. It would be determined during the VGG16 network's training that the defects listed in the training was adequately identified.
Benzer Tezler
- Güneş enerjisi (pv) destekli hidrojen üretimi ve hidrojen yakıt pilinde kullanılması üzerine bir araştırma
An investigation on generation of solar powered (pv) and applications in hydrogen fule cells
SAJED ZENDEHDEL SHEKARDASHT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ATEŞ
- Bir fotovoltaik-termal (PV/T) güneş kollektöründe poroz materyal ve nanoakışkan kullanımının performansa etkisinin nümerik olarak incelenmesi
Numerical investigation of the effect of porous material and nanofluid including on performance in a photovoltaic-thermal (PV/T) solar collector
ATILGAN ONURCAN ÖZŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiKafkas ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ARSLAN OMAR
- Çatı üstü termal ve elektrik enerjisi üretiminin ekonomik ve çevresel getirilerinin araştırılarak optimal PV-T tasarımı
Optimal PV/T design based on investigation of economic and environmental benefits of rooftop solar thermal and electrical energy generation
SERDAR UYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATABAK NAJAFI
- PV modüllerde sıcaklık değişiminin performansları üzerine etkisinin deneysel incelenmesi
Experimental investigation temperature changing on the PV modules performance
RAMAZAN KAYABAŞI
Doktora
Türkçe
2022
EnerjiKarabük ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN KAYA
- Alçak gerilim hatlarında enerji depolama sistemlerinin kullanımının PV sistem entegresinden kaynaklı gerilim artışına etkilerinin araştırılması
Investigation of the impacts of the adoption of energy storage systems on voltage rise resulting from PV systems integrations on low voltage networks
SABRİ ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSiirt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MUHAMMED SAİT AYDIN