Modeling of a Photovoltaic Power Unit’s Generation by Multidimensional Linear Prediction Filters

Integration of different production resources to the grid by the development on smart grids, renewable energy resources have been brought to a more specific point. The greatest advantage of these resources is that they are both sustainable and environmentally friendly. To design and manage an electricity production system from the sun which is one of the most important renewable energy sources, prediction of the energy which will be produced is very important. In this study, it is aimed to predict the production of the solar energy system that is built on campus area of the Afyon Kocatepe University. For this purpose, one-year data collected from PV system is used and multi -dimensional linear prediction filters are used for modeling. One year temperature, production and solar radiation data which are collected hourly, are converted to images which one’s rows and columns correspond to days and hour, respectively and the production of the power system is modeled by using proper filter template. Obtained results prove that the MDLP filters have a good performance on modeling the production of the power system.Akıllı şebekeler ile birlikte farklı üretim kaynaklarının şebekeye entegre edilebilmesi, yenilenebilir enerji kaynaklarını daha da özel bir noktaya getirmiştir. Bu kaynakların hem sürdürülebilir hem de çevre dostu olmaları en büyük avantajlarıdır. En önemli yenilenebilir enerji kaynaklarından birisi olan güneşten, elektrik üretecek bir sistemin tasarımı ve yönetimi için bu sistemden üretilecek gücün tahmin edilebilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada Afyon Kocatepesi Üniversitesi kampüs alanına tesis edilmiş bir güneş enerji sisteminin üretiminin doğru bir şekilde tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla üretim tesisinden toplanan bir yıllık veriler kullanılmış ve modelleme için çok boyutlu doğrusal tahmin filtreleri (MDLPF) kullanılmıştır. Saatlik olarak toplanan bir yıllık sıcaklık, üretim ve güneş ışınımı verileri, satırları günlere, sütunları saatlere karşılık gelen resimlere çevrilmiş ve uygun filtre şablonu kullanılarak güç sisteminin üretimi modellenmiştir. Elde edilen sonuçlar MDLP filtrelerin güç sisteminin üretimini modellemedeki başarısını ortaya koymuştur

Afyonkarahisar Bölgesinde tesis edilen gerçek bir güneş enerjisi sisteminde gölge analizi yapılması

Güneş enerjisi sistemleri günümüzde fosil yakıtların olumsuz çevresel etkileri ve ömürlerinin azalması nedeniyle günümüzde oldukça popüler hale gelmiştir. Güneş enerjisinden elektrik enerjisi üreten sistemlerin maliyetleri gün geçtikçe her ne kadar düşüyor olsa da, konvansiyonel kaynaklarla kıyaslandığında kurulum maliyetleri oldukça yüksektir. Bu nedenle, bu tür sistemler tesis edilirken sahadaki verimlerini arttırıcı önlemler alınmalıdır. Güneş takip sistemleri, maksimum güç noktası izleyicileri kullanılması sistemlerin verimini olumlu yönde etkilemektedir. Ancak, sistemlerin tesis edileceği bölgenin çevresel şartları ve olası gölgelenmeler de güneş enerjisi sistemlerinin verimlerini önemli ölçüde azaltmaktadır. Bu çalışmada gölge analizinin önemi vurgulanmış ve örnek bir proje üzerinde gölge analizinin doğru yapılmaması ve/veya sistemin doğru konumlandırılmaması durumunda güneş panellerinden üretilecek olan enerji miktarının değişimi analiz edilerek elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır

Investigation of the Effect of Different Types of Glasses on the Solar Panel Output Power

Fotovoltaik panellerde kullanılan camlar, güneş hücrelerini çevresel etmenlere karşı korumanın yanı sıra, ışığı geçirebilme kabiliyetlerine göre panellerin çıkış gücü performansını doğrudan etkilerler. Bu nedenle güneş panellerinin en önemli parçaları arasında yer aldıkları söylenebilir. Bu çalışmada, fotovoltaik güneş panellerinde yer alan “farklı karakteristik özelliklere sahip” camların güneş paneli çıkış gücüne etkilerinin araştırılması hedeflenmiştir. Bu amaçla, piyasadan aynı özelliklere sahip iki güneş paneli temin edilmiştir. Panellerden birinin üzerindeki cam, ısı ve ışık geçirgenlikleri birbirinden farklı camlar (birbirinden farklı 3 cam kullanılarak değiştirilmiş) ile değiştirilmiş ve panelin çıkış gücü, panel çıkışına bağlanan yük üzerinden ölçülerek kaydedilmiştir. Diğer taraftan aynı ışınım ve ortam şartları altında, orijinal camlı panel çıkışına da bir yük bağlanmış ve bu panelin de çıkış gücü ölçülerek kaydedilmiştir. Elde edilen veriler karşılaştırılarak optimize edilmiş yüksek geçirgenliğe sahip olan, orijinal güneş paneli camına göre ne kadar verim kaybı olduğu yorumlanmıştırThe glasses that are used on Photovoltaic panels (PV), directly affect the output power performance of the PVs according to their ability to transmit the solar light, beside protection of the PV cells against environmental effects. Therefore, it can be said that they are among the most important parts of solar panels. In this study, it is aimed to investigate “the effects of different type of glasses having different characteristically properties” on the output power of solar panels. For this aim, two identical PV modules are obtained from the market. Consequently, the glass of one of the PV module is replaced with different type of glasses (Replaced using 3 different glasses) and the output power of the module is measured during experiments, by the help of a DC load that is connected at the output of the module. On the other hand, same load is connected to the output of the original module and the performances of each module are tested under same solar radiation conditions. Finally, the measured data are analyzed and the total efficiency lose are compared with the efficiency of the PV having original glass that was optimized to have high light transmit ability

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

Yüksek gerilim kablolarında k-NN ile arıza konumu belirleme ve veri boyutunun sınıflandırmaya etkileri

Yüksek gerilim elektrik tesislerindeki kablolarda meydana gelen arızaların büyük bir kısmı, kısmi boşalma kaynaklı yalıtım sorunlarından oluşmaktadır. Bu tür arızalar, genellikle kablolar üzerindeki montaj kusurlarından, nadir olarak da üretim hatalarından kaynaklanmaktadır. Bu çalışmada, yüksek ve orta gerilim sistemlerinde kullanılan çapraz bağlı polietilen yer altı kabloları (XLPE) üzerindeki kusurların konumlarının belirlenmesi amacıyla, bir dizi deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Laboratuvar ortamında, farklı mesafelerde kusurları bulunan aynı türde XLPE kablo numunelerine aynı orta gerilim seviyesinde gerilim belirli periyotlarda uygulanmış ve elde edilen kısmi boşalma sinyalleri zaman serisi olarak dijital ortama kaydedilmiştir. Kaydedilen veriler k En Yakın Komşuluklar (k-NN) yöntemiyle sınıflandırılmış ve sınıflandırma doğrulukları, veri azaltma yöntemi ile analiz edilmiştir. Veri azaltmadaki amaç, pek çok farklı ölçüm frekansında modelin doğru sınıflandırmalar yapabildiğini gözlemlemek ve daha düşük frekans bandında çalışan cihazlarla yapılacak ölçümlerin doğruluğunu test etmektir. Sonuçlar k-NN yönteminin, kısmi boşalma sinyallerinin incelenmesinde yüksek oranda başarılı sonuçlar verdiğini göstermekte ve verilerin büyük oranda azaltılmasının, istatistiksel öznitelikler kullanıldığında, sınıflandırma doğruluğunu etkilemediğini göstermektedir.In high voltage electrical installations, most of the faults in cables are caused by insulation problems caused by the partial discharge. Such failures are usually caused by assembly defects on the cables and rarely by manufacturing defects. In this study, a series of experimental studies were carried out to determine the locations of defects on cross-linked polyethylene underground cables (XLPE) used in high and medium voltage systems. The same medium voltage level was applied to the same type of XLPE - cable samples with defects at different distances at specific periods in the laboratory environment. The partial discharge signals obtained were recorded in the digital environment as time series. Recorded data were classified by the k Nearest Neighborhood (k-NN) method, and classification accuracies were analyzed by the data reduction method. The purpose of data reduction is to observe that the model can make accurate classifications at many different measurement frequencies and test the accuracy of the measurements with devices operating in the lower frequency band. The results show that the k-NN method gives highly successful results in analyzing partial discharge signals and shows that the considerable reduction of data does not affect the classification accuracy when statistical features are utilized

Determination of driver behavior from real-time driving data

Bu çalışmada aynı yol şartlarında 2 farklı sürücü tarafından kaydedilen sürüş verileri kullanılarak sürücülerin sürüş karakteristikleri irdelenmiştir. Akıllı telefonların ivme ölçer sensörü ve GPS işareti üzerinden kaydedilen veriler bilgisayar ortamında işaret işleme yöntemleri ile incelenmiştir. Sürüş karakteristikleri, sürücünün şerit değiştirme eğilimi, hız, ivme, fren yapma gibi parametreler göz önüne alınarak oluşturulmuştur. Çalışma sonucunda yol ve trafik şartları aynı olmasına rağmen sürüş karakteristiklerinin nasıl değişkenlik gösterebileceği ortaya konulmuştur. Kaydedilen veriler üzerinde karşılaştırmalı analizler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen analizler sürücünün risk maliyeti, karbon emisyonu ve benzeri parametrelerin oluşturulmasında kullanılabilmektedir.In this study, driving characteristics of two drivers were investigated using driving motion data recorded under the same road conditions. The data recorded by accelerator sensor and GPS info of the smartphones were analyzed with signal processing methods. Driving characteristics were tried to be achieved from recorded parameters such as the tendency of the driver to change lanes, speed, acceleration and braking. The results of the study show how the driving characteristics may vary even under the same road and traffic conditions. Comparative analysis are presented. The analysis results are expected to constitute valuable information for the driver insurance risk and carbon emissions

Design and Experimental Implementation of Passive Battery Management Systems Using ARM-Based Microprocessors

In this study, a battery management system using passive balancing technique is proposed in order to enable the batteries in the lithium-ion battery pack to be charged in a balanced way. Lithium-ion batteries have higher energy and power density than other battery types. Besides these advantages, it is dangerous due to risks such as explosion and ignition. Considering these effects, lithium-ion batteries need to be protected by specially designed circuits during the charging process. In this context, a passive battery management system that can protect battery groups from overcharging and balances the amount of energy in the battery cells has been introduced. The passive balancing circuit measures the voltage value of each battery cell, compares it with other battery cells in the system, and in case the specified limits are exceeded, the charge current of the battery cell is controlled by operating the switching element in the resistance area. In the designed battery management system, ARM based microcontrollers are used as master and slave. Thanks to the developed system, it is aimed to measure the voltage and temperature values of the batteries and prevent them from being exposed to negative situations such as overcharging and high temperature. Lithium-ion battery group with a capacity of 32 Ah, 20 series and 11 parallel, is used in the battery pack. In the study, analog data have been transferred to the microcontroller using an analog to digital converter unit and multiplexer. Thus, a balanced charge and discharge process of the cells has been realized with passive balancing current. It has been proven with the experimental results that the designed system works successfully

RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİNİN TAHMİNİNDE KULLANILAN İKİ FARKLI İSTATİSTİKSEL DAĞILIMIN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

Bu çalışmada, Anadolu Üniversitesi tarafından desteklenen "A. Ü. İki Eylül Kampusu'nda Rüzgar ve Güneş Potansiyelini Belirleyerek Hibrid (Rüzgar-Güneş) Enerji Santral Modeli Kurmak" başlığı altındaki bilimsel araştırma projesi kapsamında kurulan rüzgar gözlem istasyonundaki 30 metrelik ölçüm direğinin 10 metre yüksekliğinden 2005 yılı Temmuz, Ağustos, Eylül ve Ekim aylarında 15 sn aralıklarla ölçülen rüzgar hızı verileri kullanılarak Weibull ve Rayleigh istatistiksel dağılım fonksiyonları ile bölgenin rüzgar enerjisi potansiyeli analiz edilmiştir. Bu dağılımların parametrelerinin bulunmasında Maximum Likelihood Metodu kullanılmıştır. Ele alınan aylar için yapılan bu analizler sonucunda, Weibull dağılımının Rayleigh'e göre rüzgar hızını daha iyi modellediği görülmüştür. Ayrıca, Weibull dağılımından hesaplanan aylık güç yoğunluğu değerlerindeki hata oranı, Rayleigh dağılımından hesaplanan değerlere oranla daha küçük çıkmıştır

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