Fotovoltaik Panel Karakteristiklerini Hesaplayan Desktop Tabanlı Bir Yazılım Geliştirilmesi ve Şanlıurfa İli için Örnekleme Çalışması

Öz

Bu çalışmada, uygulama için seçilen herhangi bir yörenin ışınım ve çevre sıcaklığı verileri ile seçilen yörede kullanılacak herhangi bir fotovoltaik (PV) panelin performans verilerine kolayca erişimi sağlayabilen desktop tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılım algoritması iki temel ara yüze sahip olup, yazılımın kodlanmasında C Sharp programlama dili kullanılmıştır. Yazılımın ilk ara yüzünde, yıl içinde seçilen bir gün için; ortalama saatlik ışınım miktarı ve çevre sıcaklığı verilerini kullanıcının sayısal olarak hemen elde etmesi mümkündür. Bu ara yüzde, seçilen günün tüm saatlerine ait çevre sıcaklığı ve ışınım miktarı değerleri ayrıca grafiksel olarak ta gösterilmektedir. Kullanıcı arzu ettiğinde grafikteki verilerin tümünü sayısal olarak veri tabanına alabilmektedir. Yazılımın ikinci ara yüzü; herhangi bir PV paneli için temel katalog verileri girdisiyle, söz konusu PV panelin, akım-gerilim (I-V) karakteristiklerini grafiksel çıktı olarak gösterebilecek özellikte düzenlenmiştir. İkinci ara yüzün diğer bir özelliği ise; birinci ara yüzde seçilen gün ve ikinci ara yüzde seçilen panel için günün tüm saatlerinde PV panel güç çıkışı ve PV panel verimi değerlerinin grafiksel olarak gösterebilmesidir. Seçilen günde, seçilen PV panel vasıtasıyla elde edilen günlük enerji kullanıcı açısından önemli bir parametredir ve grafik üzerinde bu değer açık bir biçimde vurgulanmaktadır. Geliştirilen yazılım, seçilen yöreye ait uzun dönemli meteorolojik iklim verilerine dayalı bir model kullandığından daha hassas ve gerçekçi sonuçlar alınabilmektedir. Yazılımın diğer önemli bir özelliği ise; kullanıcı dostu ara yüzler sayesinde, toplumun tüm kesimindeki PV sistem kullanıcılarına, doğru PV panel seçimi ve yıl boyunca sistem performansının ne olacağı konusunda direkt bilgi sunabilmektedir. Geliştirilen yazılımın niteliklerinin daha iyi anlaşılabilmesi amacıyla bu çalışmada Şanlıurfa iline ait veriler yazılıma entegre edilmiş ve yazılımdan elde edilebilecek çıktılara yönelik bir örnekleme çalışması sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Fotovolotaik,Yazılım,iklimsel veriler,Şanlıurfa

Kaynakça

1. [1] Fıratoğlu Z. A., Yeşilata B., (2003a), Lineer Elektriksel Yüke Bağlı PV Panellerin Optimizasyonu ve Bölgesel Uygulanabilirliğinin Araştırılması, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 1, 64-72.
2. [2] Khatib T., Mohamed A., Sopian K., (2013), A review of photovoltaic systems size optimization techniques, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 22, 454–465.
3. [3] Mirzahosseini A.H., Taheri T., (2012), Environmental, technical and financial feasibility study of solar power plants by RETScreen, according to the targeting of energy subsidies in Iran, Renewable and Sustainable Energy Reviews 16, 2806– 2811.
4. [4] Lee k., Lee D.W., Baek N., Kwon H.,Lee C., (2012), Preliminary determination of optimal size for renewable energy resources in buildings using RETScreen, Energy, 47, 83-96.
5. [5] Khalid A., Junaidi H.,(2013), Study of economic viability of photovoltaic electric power for Quetta e Pakistan, Renewable Energy, 50, 253-258.
6. [6] Bekele G., Boneya G., (2012), Design of a Photovoltaic-Wind Hybrid Power Generation System for Ethiopian Remote Area, Energy Procedia, 14,1 760 – 1765.
7. [7] Lau K.Y., Yousof M.F.M.,. Arshad S.N.M, Anwari M., Yatim A.H.M., (2010), Performance analysis of hybrid photovoltaic/diesel energy system under Malaysian conditions, Energy, 35, 3245-3255.
8. [8] Yeşilata B., Fıratoğlu, Z., A., (2008), Effect of solar radiation correlations on system sizing: PV pumping case”, Renewable Energy, 33, 1, 155-161.

9. [9] Fıratoğlu, Z., A., Yeşilata,B., (2003b), Bataryalı ve Direkt Akupleli Fotovoltaik Pompa Sistemlerinin Çalışma Karakteristiklerinin Araştırılması”, Yıldız Teknik Üniversitesi Dergisi, 1-11.
10. [10] Mohandes, M., Balghonaım, A., Kassas, REHMAN, M. S., Halawani, T. O., (2000), Use of Radial Basis Functions for Estimating Monthly Mean Daily Solar Radiation, Solar Energy, 69, 161-168.
11. [11] Mohandes, M., Rehman, R., Hawalana, T. O., (1984), Estimation of Global Solar Radiation Using Artificial Neural Networks, Renewable Energy, 14, 179-184.
12. [12] Mc Vicar, T. R., Jupp, D. L. B., (1999), Estimating one-time-day Meteorological Data from Standard Daily Data as Inputs to Thermal Remote Sensing Based Energy Balance Models, Agricultural and Forest Meteorology, 96, 219-228.
13. [13] Lam, J. C. Li, D. H. W., (1996), Correlation Between Global Solar Radiation and its Direct and Diffuse Components, Building and Environment, 31, 527-535.
14. [14] Hay, J. E., (1979), Calculation of Monthly Mean Solar Radiation for Horizontal and inclined Surfaces”, Solar Energy, 23, 301-307.
15. [15] Njau, E. C., (1999), Differential Variations of Maximum and Minimum Temperatures, Renewable Energy, 18, 147-155. [16] Fıratoğlu, Z., A., Yeşilata B., 2004, New Approaches on The Optimization of Directly-Coupled PV Pumping Systems", Solar Energy, Volume 77, Issue 1, 2004, Pages 81-93.