Ankara/Türkiye'deki PV sistemlerinin arıza tespiti için termal görüntü analizi

Öz

Fosil yakıtların tüketiminin artması ve çevreye verdikleri zarar nedeniyle yenilenebilir enerji-temiz enerji yönelimi artmıştır. Ancak yenilenebilir enerji sistemleri çevre koşullarından etkilenebilmekte ve enerji üretimi ve verimliliğinde azalma olmaktadır. Güneş enerjisi sistemlerinde meydana gelen çatlama, kirlenme, bağlantı arızaları gibi arıza türleri enerji üretiminde kayıplara neden olmaktadır. Bu çalışmada, Ankara'da bulunan bir güneş enerjisi santralinde termal drone ile termal görüntü analizi yapılmıştır. Yapılan incelemeler sonucunda termal drone ile PV panellerdeki arızalar anında tespit edilmiştir. Sahada sorun çözüldüğünde enerji üretiminde % 0,68 oranında iyileşme sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• güneş enerjisi santrali
• enerji üretimi
• termal drone
• arızalar

Thermal image analysis for fault detection of PV systems in Ankara/Turkey

Abstract

Due to the increase in consumption of fossil fuels and the damage they cause to the environment, renewable energy-clean energy orientation has increased. However, renewable energy systems can be affected by environmental conditions and there is a decrease in energy production and efficiency. Types of faults in solar energy systems, such as cracking, soiling, connection faults, cause losses in energy production. In this study, thermal image analysis was carried out with a thermal drone in a solar power plant located in Ankara, Turkey. As a result of the examinations, the faults in the PV panels were immediately detected with the thermal drone. When the problem was solved in the field, 0.68 % improvement was achieved in energy production.

Keywords

• solar power plant
• energy production
• thermal drone
• faults

Kaynakça

1. Ancuta, F., & Cepisca, C. (2011, 7-9 July 2011). Fault analysis possibilities for PV panels. Paper presented at the Proceedings of the 2011 3rd International Youth Conference on Energetics (IYCE).
2. Ding, Z. (2012). PV module troubleshooting and measurement. (Doctoral). Murdoch University
3. Djordjevic, S., Parlevliet, D., & Jennings, P. (2014). Detectable faults on recently installed solar modules in Western Australia. Renewable Energy, 67, 215-221. doi:https://doi.org/10.1016/j.renene.2013.11.036
4. Li, D. H. W., & Lam, T. N. T. (2007). Determining the Optimum Tilt Angle and Orientation for Solar Energy Collection Based on Measured Solar Radiance Data. International Journal of Photoenergy, 2007, 085402. doi:10.1155/2007/85402
5. Purvis, M. (2013). Remote data logger for photovoltaic research. (Doctoral). Murdoch University
6. Taherbaneh, M., Rezaie, A. H., Ghafoorifard, H., Rahimi, K., & Menhaj, M. B. (2010). Maximizing Output Power of a Solar Panel via Combination of Sun Tracking and Maximum Power Point Tracking by Fuzzy Controllers. International Journal of Photoenergy, 2010, 312580. doi:10.1155/2010/312580