Author:
YILMAZ İrfan,ŞİMŞEK Murat
Abstract
Ülkelerin sanayi devrimiyle birlikte başlayan ekonomik kalkınma yarışı, teknolojik gelişmeler, nüfus artışı, insanların daha konforlu yaşam arzusu gibi nedenlerden dolayı özellikle son 50 yılda enerji tüketimi hızla artmıştır. Elektrik enerjisi açısından ise, sanayilere her geçen gün yeni tesislerin eklenmesi ve evlerde kullanılan elektrik enerjisinin sürekli artması, yeni enerji üretim tesislerinin kurulma ihtiyacını doğurmaktadır. Güneş enerjisi elektrik santrallerinin kurulması, bu enerji ihtiyaçlarının karşılanması açısından önem arz etmektedir. Birçok ülkede PV elektrik üretimi santrallerinin kurumları ilk dönemlerini yaşamaktadır. Ayrıca PV sistemler için doğru bir hata tespit yeteneği, işletme maliyetlerini ve bir arıza nedeniyle oluşabilecek devre dışı kalma sürelerini azaltarak PV sistemin verimliliğini artırabilir. Bu çalışmada, PV sistemler için bir hata tespit yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem, topluluk öğrenmesi temelli bir modelin PV sistemlerdeki hataları sınıflandırmak amacıyla kullanılmasına dayanmaktadır. Bu faktörler göz önüne alınarak, güneş pillerinden üretilen elektrik enerjisinin kalitesi önemli ölçüde arttırılabilir.
Bu çalışmada Modül Hattında üretilen paneller ortalama %98 A Class oranında üretilmektedir. IV makinesinde sınıflandırılan ve son kararı operator sağladığı kalite verimliliğini makine öğrenmesiyle ve hata oranını, verimlilik değerlerini kontrol edebilmektir. Bu proje ile hedeflenen bu ortalamaya etki eden faktörleri belirleyip, bu parametrelerin iyileştirilmesini, 6 sigma prensibi için gerekli olan istatistiksel araçları elde edilmesi , proses ve kalite süreçlerini optimize edilmesi , girdi değişkenleri ile çıktı değişkenlerinin arasındaki ilişkinin 6 sigmada sebep-sonuç ve neden-etki yapılarındaki tepkisini ölçülmesi, kalite sınıflarının testlerden sonra belirlenebileceği bir istatistiksel model kurulması , böylelikle %98 A Class kalite üretim oranının, daha yüksek bir seviyeye çıkarılması amaçlanmaktadır.
Reference24 articles.
1. T, S., & R, P. (2015). Maximum Solar Power Generation through Optimization of Tilt Solar Angles of Solar Panels by Heuristic Technique. IJIREEICE,3(4),43–49.
2. Muntasser, M. A., Bara, M. F., Quadri, H. A., El-Tarabelsi, R., & La-azebi, I. F. (2000). Photovoltaic marketing in developing countries. Applied Energy, 65(1–4), 67–72.
3. Li, D. H. W., Cheung, G. H. W., & Lam, J. C. (2005). Analysis of the operational performance and efficiency characteristic for photovoltaic system in Hong Kong. Energy Conversion and Management, 46(7–8),1107–1118.
4. Wiszniewski, Andrzej. (2007). New Criteria of Voltage Stability Margin for the Purpose of Load Shedding. Power Delivery, IEEE Transactions on. 22. 1367 - 1371. 10.1109/TPWRD.2006.886772.
5. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems).