On the design of an intelligent battery charge controller for PV panels

The electricity generations of photo voltaic (PV) panels are strongly related with insolation and temperature. The insolation and temperature are not stable, since the electricity generations of the PV panels are not stable. In PV systems, insolation and temperature continuous vary. Therefore, the maximum power point tracking (MPPT) techniques are used to give the highest power to the loads/batteries. The MPPT process is performed with a power electronic circuit and it overcomes the problem of voltage mismatch between the PV panels and the batteries/loads. In this study, a microcontroller is employed to develop battery charge control system for PV panels. The system is composed of a microcontroller (Microchip PIC18F2550), a buck-boost type DC-DC converter, a resistive load, and lead acid battery. In the system, MPPT, charge control, and discharge algorithms are executed by a program embedded within the microcontroller. The program also has ability to perform some data acquisition process and acquired data are sent to the personal computer (PC) through the USB communication port. In addition the system has able to be followed and controlled by the graphical user interface (GUI)

Design of a hybrid method exploiting different ınsolation states for solar radiation forecasting

Güneş enerjisinin sürekli genişlemesi, radyasyonun doğru tahminini önemli bir konu haline getirmiştir. Güneş enerjisi üretiminin doğru bir tahmini, fotovoltaik (PV) ve rüzgar jeneratörlerinin akıllı şebekelere etkin entegrasyonu için çok önemlidir. Güneş enerjisinin kesintili doğası, yenilenebilir enerji sistemi operatörleri için operasyonel planlama ve zamanlama açısından birçok zorluk teşkil etmektedir. Bu nedenle güneş ışınımının hibrit yöntemlerle tahmin edilmesi yaygınlaşmaktadır. Bu yazıda, güneş radyasyonunu tahmin etmek için bir hibrit yöntem önerilmiş olup, burada tahmin modeli açıklık indeksine dayalı olarak belirlenir. Çalışmada, Mardin ilinin Türkiye Meteoroloji Genel Müdürlüğünden (TMGM) elde edilen iki yıllık güneş radyasyonu verileri kullanılmıştır. Tahmin edici olarak YSA, NARX ağları ve Ridge regresyon yöntemleri kullanılmış ve çalışmanın ilk aşamasında eğitim verileri her üç yaklaşımla da modellenmiştir. Bulutluluk indeksi için, az bulutlu, bulutlu ve çok bulutluya karşılık gelecek şekilde üç aralık belirlenmiştir. Tahmin edici olarak kullanılan üç yöntem ile eğitim verisi modellenmiş ve her bir yöntemin belirlenen her bir bulutluluk indeksi aralığındaki başarısı incelenmiştir. Sonuç olarak, hibrit tahmin algoritmasında, önce yapay sinir ağları kullanılarak açıklık indeksi tahmin edilir ve daha sonra tahmin edilen açıklık indeksi aralığında en başarılı model kullanılarak gelecekteki güneş radyasyonu değeri tahmin edilir. Deneysel sonuçlar, önerilen hibrit yöntem ile modellerin bireysel olarak kullanıldığı duruma göre daha başarılı tahminler yapıldığını göstermektedir.The constant expansion of solar energy has made the accurate forecasting of radiation an important issue. An accurate prediction of solar energy production is crucial for the effective integration of photovoltaic (PV) and wind generators in smart grids. The intermittent nature of solar energy poses many challenges to renewable energy system operators in terms of operational planning and scheduling. For this reason, forecasting solar radiation by means of the hybrid methods is becoming widespread. In this paper, a hybrid method for predicting solar radiation is proposed, wherein the prediction model is determined based on the clearness index. The study used two-year solar radiation data of the province of Mardin obtained from the Turkish State Meteorological Service (TSMS). As predictors, ANN, NARX networks, and Ridge regression methods were used, and the training data were modeled with all three approaches in the first stage of the study. The clearness index was determined into three ranges; slightly cloudy, cloudy, and mostly cloudy. The training data were modeled with three methods used as estimators, and the success of each method was examined in each defined clearness index range. As a result, in the hybrid prediction algorithm, the clearness index is first estimated using artificial neural networks, and then the future solar radiation value is predicted by using the most successful model within the predicted clearness index range. Experimental results show that more successful predictions are made with the proposed hybrid method than when models are used individually

Comparison of performance of two and multi-dimensional linear prediction filters for modeling wind speed data

Teknolojinin gelişimi, devam eden nüfus artışı gibi nedenler enerji ihtiyacının sürekli artmasına neden olmaktadır. Bununla beraber tükenen fosil yakıtlar, hem farklı kaynaklardan enerji üretimini zorunlu kılmış, hem de sürdürülebilir kaynaklardan enerji üretimini zorunlu hale getirilmiştir. Rüzgardan enerji üreten sistemler hem sürdürülebilir hem de çevre dostu olmaları sebebi ile yaygın kullanım alanına sahiptir. Bir rüzgar türbiniden üretilecek enerji o bölgedeki rüzgar hızı ile doğrudan bağlantılıdır. Bu çalışmada, Doğrusal Tahmin Filtreleri tasarlanarak, Afyon Kocatepe Üniversitesi kampüs alanına tesis edilmiş bir meteoroloji istasyonundan 10 dakikalık periyotlarda toplanan ortalama rüzgar hızı verilerinin başarılı bir şekilde modellenmesi hedeflenmiştir. Çalışmada hem iki boyutlu hem de çok boyutlu doğrusal tahmin filtreleri tasarlanmıştır. Gerçekleştirilen çalışmada kısa dönem rüzgar hızı verilerinin tahmini amacıyla geçmişte ölçülmüş; rüzgar hızı, rüzgar hızı-sıcaklık ve rüzgar hızı-sıcaklık-basınç verilerini kullanan farklı doğrusal tahmin filtreleri tasarlarnmıştır. Filtrelerden elde edilen sonuçlar gözönüne alınarak, hem doğrusal tahmin filtrelerinin kısa dönem rüzgar hızı modellemesindeki başarısı incelenmiş, hem de iki boyut ve çok boyutlu doğrusal tahmin filtrelerinin başarısı birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar hem iki boyutlu hem de çok boyutlu doğrusal tahmin filtrelerin kısa dönem rüzgar hızı modellemedeki başarısını ortaya koymuştur.The reasons such as; development on the technology, continuing increase in population etc. has caused continues increase on the demand of energy. Nevertheless, depleted fossil fuels have forced the production of energy from different sources as well as the generation of energy from sustainable sources. Wind energy generation systems are both sustainable and environmentally friendly and are an important source of production. The energy to be generated from a wind turbine is directly related to the wind speed in that region. In this study, it is aimed to model the average wind speed data collected in ten minutes period from a meteorological station at the campus area of Afyon Kocatepe University of Turkey, successfully by designing linear prediction filters. Both two-dimensional and multidimensional linear prediction filters are used in the study. In this study, for the aim of prediction of short term wind speed data measured; wind speed, wind speed-temperature and wind speedtemperature-pressure data are employed and different filter templates have been built. Considering the results obtained from the filters, both the success of linear prediction filters on short-term wind speed modeling has been investigated and the successes of two-dimensional and multidimensional linear prediction filters have been compared. The results indicated that both the two-dimensional and the multi-dimensional linear prediction filters have been successful in modeling short-term wind speeds

Radiographic and histopathologic evaluation of radiolucent lesions involving impacted teeth: A multicenter study

Objective: The purpose of this retrospective study was to evaluate the radiographic and histopathologic features of the pathologic lesions associated with an impacted tooth in the maxilla and mandible of patients who were admitted to three different university hospitals located in different cities. Materials and Methods: One hundred one patients (36 females and 65 males) aged between 8 and 67 and who have radiolucent lesions associated with the impacted teeth were included in this study. Data related to the age and gender of the patients, and the findings of cone-beam computed tomography, and histopathologic diagnosis of the lesions were recorded and analyzed. Results: Majority of the lesions were in the posterior region of the mandible (62.4%), related to the mandibular third molars (59.4%), and were diagnosed as a dentigerous cyst. The most common features of the lesions were unilocular radiolucency (91.1%), well-circumscribed (90.1%), and expansive (85.1%). A statistically significant relationship was found between the migration of the impacted tooth/teeth related to the lesion (p<0.05) and the expansion of the lesion (p<0.01) according to gender. A statistically significant relationship was found between the migration of the impacted tooth/teeth related to the lesion (p<0.05) and the histopathological diagnosis of the lesion (p<0.01) according to age groups. Conclusion: Knowing all of the clinical, radiological and histopathological features of the lesions provide the surgeon to reach the correct diagnosis. Thus, the doctors achieve high success in treatment with the right treatment plan.Amaç: Bu retrospektif çalışmanın amacı, farklı şehirlerde bulunan üç farklı üniversite hastanesine başvuran hastaların üst ve alt çenesindeki gömülü diş ile ilişkili patolojik lezyonların radyografik ve histopatolojik özelliklerini değerlendirmektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmaya gömülü diş ile ilişkili radyolüsent lezyonu olan 8-67 yaş aralığındaki 101 hasta (36 kadın ve 65 erkek) dahil edildi. Hastaların yaşı ve cinsiyeti, lezyonların konik-ışınlı bilgisayarlı tomografi bulguları ve histopatolojik tanısı ile ilgili veriler kaydedildi ve analiz edildi. Bulgular: Lezyonların çoğu mandibula posterior bölgede (%62,4), mandibular üçüncü molar dişlerle (%59,4) ilişkiliydi ve dentigeröz kist tanısı aldı. Lezyonlarda en fazla görülen özellikler uniloküler radyolüsensi (%91,1), iyi sınırlı (%90,1) ve ekspansif (%85,1) olması idi. Cinsiyete göre lezyon ile ilişkili gömülü diş/dişlerin migrasyonu (p<0,05) ve lezyonun ekspansiyonu (p<0,01) arasında istatiksel olarak anlamlı bir ilişki bulundu. Yaş gruplarına göre lezyon ile ilişkili diş/dişlerin migrasyonu (p<0,05) ve lezyonun histopatolojik tanısı (p<0,01) arasında istatiksel olarak anlamlı bir ilişki bulundu. Sonuç: Lezyonların tüm klinik, radyolojik ve histopatolojik özelliklerinin bilinmesi cerrahın doğru tanıya ulaşmasını sağlar. Böylece hekimler doğru tedavi planı ile tedavide yüksek başarı elde ederler

Mermer Kesme İşleminde Spesifik Enerji Faktörünün ANFIS ve YSA Yöntemleri ile Tahmini

Bu çalışmada, mermer kesme parametrelerinin enerji tüketimine etkisi, Yapay Sinir Ağları ve ANFIS kullanılarak tahmin edilmiştir. Tahmin metotlarında giriş olarak mermerin sertliği, testere dönüş hızı ve kesme hızı parametreleri kullanılmış ve birim hacim başına harcanan kesme enerjisinin bir ifadesi olan spesifik enerji faktörü çıkış olarak alınmıştır. Ağların eğitimi için kullanılan veriler, Afyon Kocatepe Üniversitesi laboratuarlarında bulunan, mermer kesilebilirlik analizleri için geliştirilmiş, bilgisayar tabanlı, dairesel testereli blok kesme (S/T) makinesinde yapılan bir deneysel çalışmadan alınmıştır. Bu veriler Denizli Traverteni ve Bilecik Bej tipi mermerlere ait kesim parametreleridir. Bu verilerin bir kısmı eğitimde kullanılmış ve tüm veriler daha sonra eğitilen ağlarda test edilmiştir. Tahmin edilen sonuçlar elde edilmiş deney sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak tahmin edilen verilerin deneysel verilere oldukça yakın olduğu görülmüştür

Estimation of Specific Energy Factor in Marble Cutting Process Using ANFIS and ANN

In this study, effect of the marble cutting parameters on energy consumption was estimated by using Artificial Neural Network and ANFIS. In both of these estimation methods, marble's hardness, speed of circular saw rotation and cutting speed parameters were used as inputs, specific energy factor, cutting energy in per unit volume was taken as output. The data for training networks were taken from a PC based block cutter machine (S/T) with circular diamond saw blade at Afyon Kocatepe University Labs. These data are cutting parameters of &amp;quot;Denizli Travertine&amp;quot; and &amp;quot;Bilecik Beige&amp;quot; type marbles. Some of these data were used for training and then all data were used for testing stage of the networks. To show the effectiveness of the study, estimated data were compared with experimental data. As conclusion, it was reported that estimated data were quite close to experimental result

On the design of an intelligent battery charge controller for PV panels

The electricity generations of photo voltaic (PV) panels are strongly related with insolation and temperature. The insolation and temperature are not stable, since the electricity generations of the PV panels are not stable. In PV systems, insolation and temperature continuous vary. Therefore, the maximum power point tracking (MPPT) techniques are used to give the highest power to the loads/batteries. The MPPT process is performed with a power electronic circuit and it overcomes the problem of voltage mismatch between the PV panels and the batteries/loads. In this study, a microcontroller is employed to develop battery charge control system for PV panels. The system is composed of a microcontroller (Microchip PIC18F2550), a buck-boost type DC-DC converter, a resistive load, and lead acid battery. In the system, MPPT, charge control, and discharge algorithms are executed by a program embedded within the microcontroller. The program also has ability to perform some data acquisition process and acquired data are sent to the personal computer (PC) through the USB communication port. In addition the system has able to be followed and controlled by the graphical user interface (GUI)

CLOUD TYPE CLASSIFICATION IN GROUND-BASED SKY IMAGES WITH DEEP LEARNING

Clouds cover more than half of the Earth\u27s surface and are the subject of intense research in climate modeling, weather forecasting, meteorology, solar energy research, and satellite communications. Determination of cloud types and characteristics is of great importance in developing and applying solar radiation forecasting models. Therefore, classifying clouds into different categories according to their optical properties is essential for developing solar radiation forecasting algorithms. In this study, we have tried to develop a more efficient, reliable, and cost-effective solution for cloud classification. In this context, a deep-learning CNN model that can classify six different cloud types is developed, and its performance and applicability are examined. The SWIMCAT-EXT dataset, available for research activities, is used for training and testing the model. The experimental results show that the proposed CNN model can successfully classify cloud types and can be integrated into the solar radiation forecasting process