FOTOVOLTAİK PANELLERİN ÜZERİNDEKİ TOZ YOĞUNLUĞUNUN GÖRÜNTÜ İŞLEME İLE TESPİTİ

Abstract

Her geçen gün enerji talebindeki artış, alternatif enerji kaynaklarına yönelimi zorunlu kılmaktadır. Fotovoltaik (FV) alternatif enerji yöntemlerinin başında gelmektedir. FV sistemlerin verimliliği, sıcaklık ve panel kirliliği gibi çevresel faktörlerden önemli ölçüde etkilenmektedir. FV sistemlerin performansını arttırılmasında olumsuz etkenlerin tespiti önemlidir. Bu tez çalışmasında FV panellerdeki kirlik görüntü işleme teknikleri kullanılarak tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışma FV sistemin kurulması, elektriksel verilerin ve görüntülerin alınması, görüntü işleme yazılımın geliştirilmesi ve sonuçların değerlendirilmesi olarak dört aşamada gerçekleştirilmiştir. FV sistemde biri doğal kirlenmeye bırakılan, diğeri ise referans değerler için kullanılmak üzere sürekli temiz tutulan iki adet özdeş panel kullanılmıştır. Elde edilen elektriksel verilerden yapılan hesaplamalar ile görüntü işleme sonuçları tablo ve grafiklerle ayrı ayrı gösterilmiş ve aralarındaki ilişki değerlendirilmiştir.

The increase in energy demand every day makes the trend to alternative energy sources compulsory. Photovoltaic (PV) is one of the alternative energy methods. The efficiency of PV systems is significantly affected by environmental factors such as temperature and panel pollution. It is important to identify adverse factors in improving the performance of PV systems. In this thesis study, it tried to determine the pollution of the PV panels by using image processing techniques. The study was carried out in four stages as the establishment of the PV system, obtain of electrical data and images, the development of image processing software and the evaluation of the results. In the PV system, two equal panels was used one of which is left to be pollution naturally and the other is kept clean to be used for reference values. The results obtained from the calculation of electrical data with image processing results were separately shown in tables and graphs, and these results were evaluated.