ELEKTRİK ÜRETİMİ İÇİN GÜNEŞ PİLLERİNİN KULLANIMINDA VERİMİ ARTTIRICI YENİ BİR. DOKTORA TEZİ Y. Müh. M. Alp BATMAN ( )

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ELEKTRİK ÜRETİMİ İÇİN GÜNEŞ PİLLERİNİN KULLANIMINDA VERİMİ ARTTIRICI YENİ BİR. DOKTORA TEZİ Y. Müh. M. Alp BATMAN (504922016)"

Transkript

1 İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ! FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK ÜRETİMİ İÇİN GÜNEŞ PİLLERİNİN KULLANIMINDA VERİMİ ARTTIRICI YENİ BİR YÖNTEM DOKTORA TEZİ Y. Müh. M. Alp BATMAN ( ) Tezin Enstitüye Verildiği Tarih : 5 Şubat 2001 Tezin Savunulduğu Tarih : 15 Mayõs 2001 Tez Danõşmanõ : Diğer Jüri Üyeleri Prof. Dr. Nesrin TARKAN Prof. Dr. Nurdan GÜZELBEYOĞLU Doç. Dr. Metin GÖKAŞAN Prof. Dr. Hüseyin ÇAKIR (Y.T.Ü.) Doç. Dr. Bekir ÇAKIR (KO.Ü.) MAYIS 2001

2 ÖNSÖZ Tez çalõşmam sõrasõnda yakõn ilgi ve desteğini esirgemeyen sayõn hocam Prof. Dr. Nesrin TARKAN'a ve ölçü düzeneğini fakülte binasõna kurmama izin veren İ.T.Ü. Elektrik-Elektronik Fakültesi Dekanlõğõ na teşekkürlerimi sunarõm. Şubat, 2001 M. Alp BATMAN ii

3 İÇİNDEKİLER Sayfa No ÖNSÖZ... ii KISALTMALAR... vi TABLO LİSTESİ... vii ŞEKİL LİSTESİ...viii SEMBOL LİSTESİ... xi ÖZET... xii SUMMARY...xiv 1. GİRİŞ ALTERNATİF ELEKTRİK ENERJİ KAYNAĞI OLARAK GÜNEŞ VE GÜNEŞ PİLLERİ Güneş ve Yapõsõ Güneşten Dünyaya Gelen Enerji Güneşten Gelen Enerjinin Değişimi Güneş Işõnõmõnõn Atmosferde Yutulmasõ Bağõl Hava Kütlesi Güneşin Konumunun Belirlenmesi Güneşten Gelen Enerjinin Elektrik Enerjisine Dönüştürülmesi Fotovoltaik Güneş Pilleri Fotovoltaik güneş pillerinin elektriksel özellikleri Gün õşõğõnõn panele yönlendirilmesi Güneş modüllerinin yerleştirilmesi YAPAY SİNİR AĞI MODELLERİ VE BUNLARIN GÜNEŞTEN GELEN ENERJİ İLE İLGİLİ TAHMİNLERDE KULLANILMASI Yapay Sinir Ağlarõ ve Biyolojik Beyinler Yapay Sinir Ağlarõnõn Özellikleri Yapay Sinir Ağlarõnõn Yapõsõ Yapay Sinir Ağlarõ Öğrenme Algoritmalarõnõn Ortaya Çõkõşõ Yapay Sinir Ağõ Algoritmasõ Teori ve Modelleri Çok Tabakalõ Yapay Sinir Ağõ Algoritmalarõ Hopfield algoritmasõ Kohonen modeli iii

4 Adaptif rezonans teorisi (ART modeli) Geriye yayõlõm (Back Propagation) algoritmasõ Yapay Sinir Ağlarõ Algoritmasõnõn Güneşten Gelen Enerji İle İlgili Tahminlere Uygunluğu GÜNEŞ PİLLERİNDEN YÜKSEK VERİMLE YARARLANMAK İÇİN GERÇEKLEŞTİRİLEN ÖLÇÜ SİSTEMİ Genel Yapõ Veri Toplayõcõ Kõsõm Güneş Pillerini Temsil Eden Kõsõm Kodlayõcõ ve Kod Çözücü Kõsõm Ölçü Sisteminde Kullanõlan Bilgisayarlar ve Yazõlõmlarõ Ölçü Sisteminin Kurulduğu Yer GÜNEŞ PİLLERİNİ YÖNLENDİRME İÇİN GELİŞTİRİLEN ALGORİTMA Görev Paylaşõmõ Gökyüzünden Gelen Enerji Miktarõna Göre Sõnõflandõrma Sensör Tarafõndan Ölçülen Değerler Bulutlu Havalarda Gökyüzünün Parõltõsõnõn Tahmini Gerçek zamanda çalõşan yapay sinir ağõ algoritmasõ için giriş ve çõkõş verileri Parametrelerin belirlenmesi Bulutlu havalarda gökyüzünün parõltõsõnõn tahmininde farklõ yöntemlerin karşõlaştõrõlmasõ Ölçüm Değerleriyle lerinin Hareketine Bağlõ Üretim Enerjisinin Tahmini lerden alõnacak enerjinin, klasik yöntemlerle tahmin zorluğu Güç tahmininde kullanõlan yapay sinir ağõ algoritmasõndaki parametrelerin seçimi Öğrenme süreci için veri toplanmasõ Kapalõ Havalarda Maksimum Enerji Üretecek Şekilde Güneş lerinin Yönlendirilmesi ELDE EDİLEN DEĞERLERİN YORUMU VE KARŞILAŞTIRILMASI SONUÇLAR VE TARTIŞMA KAYNAKLAR iv

5 EK A. SEÇİLEN ŞEHİRLER İÇİN ORTALAMA GÜNLÜK IŞINIM MİKTARI EK B. İKİ TABAKALI GERİYE YAYILIM (BACK PROPAGATION) ALGORİTMASININ OLUŞTURULMASI VE AKIŞ DİYAGRAMI EK C. ÖLÇÜ SİSTEMİNİN KURULDUĞU YERDEKİ AYRINTILI RESİMLERİ VE DATA BAĞLANTI ŞEMASI EK D. SOLAREX POLİKRİSTAL SİLİKON GÜNEŞ PANELİ MSX-01F 'NİN PARAMETRELERİ EK E. SİEMENS MONOKRİSTAL GÜNEŞ PANELİ SM110 'UN PARAMETRELERİ ÖZGEÇMİŞ v

6 KISALTMALAR ART ASTM BWR GYA PC PV VLSI YSA YS : Adaptif Rezonans Teorisi : American Society of Testing Materials : Kaynar Sulu Reaktör : Geriye Yayõlõm Algoritmasõ : Kişisel Bilgisayar (Personal Computer) : Fotovoltaik : Very Large Scale Integrated : Yapay Sinir Ağlarõ Algoritmasõ : Yapay Sinir Ağlarõ vi

7 TABLO LİSTESİ Sayfa No Tablo 1.1 : PV modüllerinin üretiminde karbondioksitin çevreye salõnõmõ (kiloton/gigawatt-yõl)... 3 Tablo 2.1 : Çeşitli gök durumlarõ için toplam õşõnõm miktarõ ve yaygõn õşõnõm oranlarõ... 8 Tablo 2.2 : Fotovoltaik uygulamalarõnda kullanõlan temel yarõiletkenlerin enerji boşluklarõ (değerler oda sõcaklõğõ için verilmiştir) Tablo 3.1 : Yapay sinir ağlarõnõn uygulama alanlarõ ve kronolojik sõrasõ Tablo 5.1 : 20 ocak 2000 saat 12:40 deki veriler Tablo A.1 : Fairbanks, Alaska. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.2 : Sacramento, California. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.3 : Denver, Colorado. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.4 : Miami, Florida. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.5 : Atlanta, Georgia. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.6 : Boston, Massachusetts. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.7 : Albuquerque, New Mexico. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.8 : Bismarck, North Dakota. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.9 : Austin, Texas. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.10: Seattle, Washington. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.11: Paris-St. Maur, France. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.12: New Delhi, India. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.13: Tokyo, Japan. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.14: Nairobi, Kenya. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.15: Mexico D. F., Mexico. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.16: Stockholm, Sweden. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.17: Luanda, Angola. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.18: Buenos Aires, Argentina. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.19: Melbourne, Australia. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo A.20: Shanghai, China. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m Tablo D.1 : in elektriksel, õsõl ve fiziksel parametreleri Tablo E.1 : in elektriksel, õsõl, test ve fiziksel parametreleri vii

8 ŞEKİL LİSTESİ Sayfa No Şekil 1.1 : Dünyanõn global sõcaklõğõndaki değişim... 2 Şekil 2.1 : Güneşten gelen enerjinin yõl içindeki değişimi... 8 Şekil 2.2 : Atmosfer dõşõna ve yer yüzüne gelen güneş õşõnõmõnõn spektral dağõlõmõ Şekil 2.3 : Güneş õşõnlarõnõn atmosfer içinde izlediği yol Şekil 2.4 : Farklõ bağõl hava kütleleri için yer yüzüne ulaşan güneş õşõnõmõnõn spektral dağõlõmõ Şekil 2.5 : Kuzey yarõküre için, güneşin mevsimsel ve günlük hareketleri Şekil 2.6 : Güneşin yükseklik ve azimut açõlarõnõn gök küre üzerinde gösterimi Şekil 2.7 : Zaman denkleminin değişimi Şekil 2.8 : Güneşin deklinasyon açõsõnõn değişimi Şekil 2.9 : Güneşin deklinasyon açõsõnõn yõl içindeki değişimi Şekil 2.10 : Güneşin õsõl enerjisini kullanan bir elektrik santralinin şematik gösterimi Şekil 2.11 : Silikon Güneş hücresi Şekil 2.12 : Fotovoltaik gruplar Şekil 2.13 : Bir güneş hücresinin eşdeğer devresi Şekil 2.14 : Bir güneş hücresinde seri direncin Akõm-Gerilim diyagramõ üzerindeki etkisi Şekil 2.15 : Güneş hücresinin akõm-gerilim karakteristiği Şekil 2.16 : Farklõ õşõk ve sõcaklõk değerleri için bir güneş panelinin I-V karakteristiği Şekil 2.17 : Normal ve yoğun güneş pillerinde õşõğõn gelişi Şekil 2.18 : Güneş modülünün sabit bir açõda yerleştirilmesi (kuzey yarõ küredeki ülkeler için) Şekil 2.19 : Güneşi tek eksende izleyen güneş modülünün yerleşim şemasõ Şekil 2.20 : Güneşi iki eksende izleyen güneş modülünün yerleşim şemasõ Şekil 2.21 : Eğim açõsõ enleme eşit eğik bir düzleme kõş aylarõnda gelen günlük toplam õşõnõm enerjisi Şekil 2.22 : Eğim açõsõ enleme eşit eğik bir düzleme yaz aylarõnda gelen günlük toplam õşõnõm enerjisi Şekil 2.23 : Farklõ mevsimler için, hareketli ve sabit güneş panellerinde toplanan birikmeli enerji miktarlarõ Şekil 2.24 : eğim açõsõna bağlõ olarak aylõk panel verimi Şekil 3.1 : Bir nöronun yapõsõ Şekil 3.2 : Doğrusal olmayan bazõ aktivasyon fonksiyonlarõ viii

9 Sayfa No Şekil 3.3 : Yapay sinir ağlarõnõn genel sõnõflandõrmasõ Şekil 3.4 : Üç girişe ve bir çõkõşa ve bir saklõ tabakaya sahip çok : tabakalõ bir yapay sinir ağõnõn mimari yapõsõ Şekil 3.5 : Dört nöronlu bir Hopfield devresinin mimari yapõsõ Şekil 3.6 : Bir nöronun açõk gösterimi Şekil 3.7 : Üç tabakalõ bir ağ Şekil 4.1 : Ölçü sisteminin şematik gösterimi Şekil 4.2 : Veri toplayõcõ kõsmõn şematik gösterimi Şekil 4.3 : Fotodiyotun gördüğü uzay açõnõn belirlenmesi Şekil 4.4 : Veri toplayõcõ kõsmõn fotoğrafõ Şekil 4.5 : Güneş panellerini temsil eden kõsmõn şematik gösterimi Şekil 4.6 : Güneş panellerini temsil eden kõsmõn fotoğrafõ Şekil 4.7 : Düzeneğin kurulduğu noktadan 360 derecelik bir görüş açõsõ ile bakõldõğõ zaman görünen engeller Şekil 5.1 : Güneş modüllerinin güneşten daha verimli bir şekilde yararlanabilmesi için geliştirilen programõn akõş diyagramõ Şekil 5.2 : Programõn gece durumundaki döngüsü Şekil 5.3 : Programõn çalõşmaya yeni başladõğõ veya her hangi bir sebepten dolayõ çalõşmasõnda kesinti meydana geldiği zaman izleyeceği yol Şekil 5.4 : Programõn õşõk seviyesinin düşük olduğu durumundaki Şekil 5.5 döngüsü : Gelen õşõk enerjisinin bir periyotluk zaman için kesintiye uğramasõ veya azalmasõ dördüncü durumda programõn izleyeceği yol Şekil 5.6 : Programõn güneşin olduğu durumdaki döngüsü Şekil 5.7 : Programõn kapalõ havalarda izlediği döngü Şekil 5.8 : Tablo 5.1 deki verilerin kutupsal koordinatlarda gösterimi Şekil 5.9 : Şekil 5.1 de verilen sayõsal değerlerin gri tonlar ile gösterimi Şekil 5.10 : Tahmin sürecinde giriş ve çõkõş verileri Şekil 5.11 : Öğrenme sürecinde giriş ve çõkõş verileri Şekil 5.12 : Öğrenme katsayõsõ ve saklõ tabakadaki nöron sayõsõnõn yüzde bağõl hata üzerindeki etkisi Şekil 5.13 : Birinci, ikinci mertebeden fonksiyonlar ve YSA kullanõlarak yapõlan tahminler sonucu oluşan ortalama bağõl hatalar Şekil 5.14a : İterasyon sayõsõ ile toplam hatanõn değişimi Şekil 5.14b : İterasyon sayõsõ ile toplam hatanõn değişimi Şekil 5.15 : Saklõ tabakadaki nöron sayõsõ ile bağõl hatanõn değişimi Şekil 5.16 : Farklõ öğrenme katsayõlarõ için bağõl hatanõn değerleri Şekil 5.17 : İterasyon sayõsõnõn bağõl ve toplam hata üzerindeki etkisi Şekil 6.1 : Bir gün içindeki ortalama güneşli saat sayõsõnõn aylara göre değişimi Şekil 6.2 : in 54 derecelik sabit bir açõ altõnda ürettiği güçler Şekil 6.3 Şekil 6.5 : in sürekli olarak güneşi izleme durumunda ürettiği güçler : Geliştirilen algoritma tarafõndan yönlendirilen güneş panelinin ürettiği güçler ix

10 Şekil 6.6 Şekil 6.7 Sayfa No : Geliştirilen algoritmayla yönlendirilen panel ile güneşi iki eksende takip eden panelin ürettiği güçlerin oranõnõn yüzde cinsinden değerleri : Altõ ay boyunca alõnan enerjiler açõsõndan üç sistemin karşõlaştõrõlmasõ Şekil B.1 : Üç tabakalõ bir ağ yapõsõ Şekil B.2 : Geriye Yayõlõm Ağõ Algoritmasõnõn şematik gösterimi Şekil B.3 : Öğrenme aşamasõ için, Geriye Yayõlõm Ağõ Algoritmasõnõn akõş diyagramõ Şekil C.1 : Sensör ve kontrol kutusunun dõştan görünüşü Şekil C.2 : Senör motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun genel iç görüntüsü Şekil C.3 : Sensör motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun iç görüntüsü Şekil C.4 : Sensör motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun kapak görüntüsü Şekil C.5 : Güneş modülü ve kontrol kutusunun dõştan görünüşü Şekil C.6 : Modül motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun genel iç görüntüsü Şekil C.7 : Modül motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun üstten görünüşü Şekil C.8 : Bilgisayar ve ölçü düzeneği arasõndaki bağlantõlar Şekil D.1 : Akõm Gerilim Karakteristiği Şekil E.1 : Akõm Gerilim Karakteristiği x

11 SEMBOL LİSTESİ α b : Fotodiyotun gördüğü uzay açõ α s : Güneşin azimut açõsõ d b1 : Fotodiyotun görüş alanõnõ belirleyen boru borunun iç çapõ d b2 : Fotodiyotun õşõk gören bölgesinin çapõ δ : Deklinasyon açõsõ E eo : Güneş sabiti (1353 W/m 2 ) E g : Atmosfer dõşõna gelen güneş õşõnõmõ (W/m 2 ) E : Çõkõş düğümleri için enerji fonksiyonu f : Doğrusal olmayan bir fonksiyon f g : Güneş sabitini düzeltme faktörü f(ν) : Aktivasyon fonksiyonu g : 1 ocaktan itibaren gün sayõsõ GYS : Gerçek yerel saat γ s : Güneşin yükseklik açõsõ L b : Fotodiyotun görüş alanõnõ belirleyen borunun uzunluğu λ : Boylam N e : den alõnan net enerjiyi gösteren matris net : Çõkõş tabakasõna ilişkin ağõrlõklõ toplamlar net pj : Ara tabakaya ilişkin ağõrlõklõ toplamlar o i : j nörona giriş değerleri o j : j. nöron çõkõşõ o pj : Ara tabaka çõkõşlarõ o : Gerçek çõkõşlar OYS : Ortalama yerel saat p : Örüntü (pattern) sayõsõ r g : Dünya - Güneş arasõ uzaklõk r o : Yõllõk ortalama Dünya - Güneş uzaklõğõ T t : in hareket etmek için harcayacağõ enerji matrisi t j : j. nöronun hedef çõkõş değeri θ j : j. nörona ilişkin ek terim (bias) US : Bulunulan ülkede kullanõlan saat USD : Bulunulan ülkenin saat dilimi U t05 : in beş dakika içinde herhangi bir konumda durduğunda aldõğõ toplam enerji matrisi W t0 : in t=0 anõnda olasõ tüm yönlere döndüğünde verebileceği güç matrisi W t5 : in t=5 anõnda olasõ tüm yönlere döndüğünde verebileceği güç matrisi ω ij : j. nörona bağlõ ağõrlõk katsayõlarõ ω t : Zaman acõsõ : Zaman denklemi Z d xi

12 ELEKTRİK ÜRETİMİ İÇİN GÜNEŞ PİLLERİNİN KULLANIMINDA VERİMİ ARTIRICI YENİ BİR YÖNTEM ÖZET Günümüzde, artan enerji ihtiyacõna paralel olarak çevre sorunlarõnõn da büyümesi, yeni ve temiz enerji kaynaklarõna yönelme gereğini gündeme getirmiştir. Gerek fosil kökenli enerji kaynaklarõnõn rezervlerinin sõnõrlõ oluşu, gerekse bunlarõn çevre üzerindeki olumsuz etkileri, özellikle 20. yüzyõlõn son çeyreğinde alternatif enerji kaynaklarõna ilgiyi arttõrmõştõr. Başlõca alternatif enerji kaynaklarõ, hidrolik enerji, jeotermal enerji, rüzgar enerjisi ve güneş enerjisidir. Elektrik üretiminde kullanõlan enerji kaynaklarõ arasõnda, nükleer enerji ve jeotermal enerji hariç, diğer tüm kaynaklar güneş kökenlidir. Güneşten doğrudan elektrik enerjisi elde edilmesi, Fotovoltaik güneş pilleri ile yapõlmaktadõr. Fotovoltaik güneş pillerinin ticari alanda kullanõmõ, 80'li yõllarda başlamõştõr. Yapõlan tüm çalõşmalara karşõn, bu gün için güneş pilleri ile büyük miktarlarda elektrik enerjisi üretmek hala pahalõ bir yöntemdir. Bunun başlõca sebebi, güneş pillerinin ucuza üretilememesi ve veriminin düşük oluşudur. Bu faktörler göz önüne alõndõğõnda, güneş pillerinin verimli kullanõlmasõ önem kazanmaktadõr Bu çalõşmada, güneş pillerinin kullanõmõnda verimi arttõrmak için oluşturulan deneysel ve sayõsal bir yöntem sunulmuştur. Yöntemin temeli, tüm hava koşullarõ için güneş pili modüllerini en fazla enerji alabilecekleri yöne çevirmektir. Açõk havalarda, modüllerin sadece güneşe çevrilmesi yeterli olmaktadõr. Fakat, bulutlu günlerde bu yetersiz kalmaktadõr. Bu tip havalarda, gökyüzünden gelen õşõk enerjisinin doğrultusu, şiddeti ve güneş modülünün üreteceği enerjiyi tahmin etmek gerekmektedir. Sözü geçen tahmin, statik modellerle, belirli zaman dilimleri için sağlõklõ olarak yapõlamamaktadõr. Bu tezde, gerekli verileri toplamak amacõyla İ.T.Ü. Elektrik - Elektronik Fakültesi binasõna bir ölçü düzeneği kurulmuştur. Tahmin için, bu düzeneğim topladõğõ verilere göre kendini sürekli olarak güncelleyen yapay sinir ağõ algoritmasõ kullanõlmõştõr. Güneş modüllerini yönlendirmek amacõyla geliştirilen algoritma, gündüz, üç durum göz önüne alarak çalõşmaktadõr. Bu durumlar ve algoritmanõn bunlar karşõsõndaki davranõşõ aşağõda özetle verilmiştir. Havanõn açõk ve güneşli olmasõ. Bu durumda, modüller güneşin konumu hesaplanarak güneşe yönlendirilir. Havanõn çok bulutlu olmasõ ve gelen õşõğõn belirli bir doğrultusunun olmamasõ. Modüller en çok enerji toplayabilecekleri zenit (başucu) noktasõna çevrilirler. xii

13 Havanõn bulutlu olmasõ durumu. Bu durumda modüller, yapay sinir ağlarõ algoritmasõnõn yaptõğõ tahminler sonucu, en çok enerji toplayabilecekleri yöne çevrilirler Yapõlan bu çalõşmada, kurulan ölçü düzeneğinden alõnan veriler, algoritma tarafõndan kullanõlarak örnek bir güneş modülü yönlendirilmiştir. Güneş modülünden alõnan veriler yorumlanarak, geliştirilen algoritma tarafõndan yönlendirilen panellerin daha verimli çalõştõklarõ sonucu elde edilmiştir. xiii

14 A NEW METHOD TO INCREASE THE OPERATIONAL EFFICIENCY OF SOLAR CELLS FOR GENERATING ELECTRICITY SUMMARY Today, due to the increasing rate of energy consumption and the environmental problems, electric utilities go towards environment-friendly green energy sources. Since the reserves of the fossil sources are limited and these sources have adverse effects on the environment, alternative energy sources become important especially in the last quarter of 20 th century. The main alternative energy sources are hydraulic energy, geothermal energy, wind energy and solar energy. All, but nuclear and geothermal, energy resources, which generate electricity, are originated from the sun. Electrical energy is directly obtained from the sun by means of photovoltaic solar cells. The commercial use of photovoltaic solar cell was started in 1980's. In spite of the long-term research carried out in this area, today it's still too expensive to generate large amount of electrical energy by means of solar cells. One of the main reasons for this that the manufacture of solar cells isn't cost-effective and its efficiency is very poor. Therefore, considering these factors, the operational efficiency of solar cells becomes important. In this study, a new method, which uses both experimental and numerical results, to increase the operational efficiency of solar cells, is presented. This method is based on the orientation of solar cells so that they can get the maximum energy. In a clear day, it's sufficient to turn arrays towards the sun. But in a cloudy day, it's necessary to estimate the direction and the magnitude of light as well as the energy produced by the solar arrays. This estimate can't be done in specific time intervals by static models. In this thesis, an experimental setup is mounted on I.T.U. Electrical and Electronic Faculty building to acquire the necessary data. Artificial Neural Network Algorithm, which updates itself continuously according to the obtained data, is used for the estimation. The algorithm developed for the orientation of solar cells, works for three cases. These cases and how the algorithm works according to them are described below. Clear and sunny days In this case after the sun's position is determined, solar modules are turned towards the sun. Very cloudy days and coming sun light doesn't have specific direction. Modules are turned towards the zenith where they can get maximum energy. xiv

15 Cloudy days In this case, solar arrays are directed towards where they can get maximum energy according to the estimates of Artificial Neural Network Algorithm. In this study, the algorithm uses data acquired from the experimental setup and it orients a sample solar module. The results obtained show that the developed algorithm increases the operational efficiency of solar modules. xv

16 1. GİRİŞ Elektrik enerjisi, uygarlõğõn temel taşlarõndan biridir. Elektrik enerji üretimindeki ufak aksamalar bile, temel endüstri ile ticari gelişmeler ve bağlantõlarda karmaşaya yol açmakta, hatta günlük hayatõ olumsuz şekilde etkilemektedir. Bugün, dünya ticari elektrik enerji üretiminin %80 i yenilenemeyen kaynaklardan (kömür, doğal gaz, petrol ve uranyum) sağlanmaktadõr [1]. Ancak, bu kaynaklardan elde edilen yakõtlarõn çevreye olan zararlarõ her geçen gün artmaktadõr. Sonuçta, yeni alternatif enerji kaynaklarõ arayõşõ hõzlanmaktadõr. Gerek fosil kökenli enerji kaynaklarõnõn rezervlerinin sõnõrlõ oluşu, gerekse bunlarõn çevre üzerindeki olumsuz etkileri, özellikle 20. yüzyõlõn son çeyreğinde alternatif enerji kaynaklarõna ilgiyi arttõrmõştõr. Ayrõca, nükleer enerjinin de yapõlan olumsuz propagandalarõn da etkisiyle halkõn teisini kazanmasõ, hükümetlerin yenilenebilir enerji kaynaklarõ üzerinde çalõşmalara daha fazla fon ayõrmasõnõ sağlamõştõr. Günümüzde, fosil kökenli enerji kaynaklarõna rakip olabilecek yenilenebilir enerji kaynaklarõnõn başlõcalarõ hidrolik enerji, jeotermal enerji, rüzgar ve güneş enerjisidir. Elektrik üretiminde kullanõlan enerji kaynaklarõ arasõnda, nükleer enerji ve jeotermal enerji hariç, diğer tüm kaynaklar güneş kökenlidir. Aynõ zamanda dünyayõ yaşanabilir bir gezegen yapan da güneş enerjisidir [2]. Dünyanõn yüzey sõcaklõğõnõ güneşten gelen enerji belirler. Dünya yüzeyini õsõtan enerji, güneşten gelen kõzõlötesi dalga boyundaki enerjidir. Bu enerjinin bir kõsmõ, atmosfer tarafõndan geçirilerek yer yüzeyine ulaşõr ve oradan yansõyarak uzaya geri döner. Karbondioksit (CO 2 ), Metan ve NO x gibi gazlar, atmosferin üst tabakalarõna yerleşerek, yerden yansõyan enerjiyi tekrar yüzeye yönlendirir. Böylece yüzey sõcaklõğõ artmõş olur. Bu olay, Sera Etkisi (Green House Effect) olarak adlandõrõlõr [3]. Sera etkisini oluşturan gazlarõn başõnda CO 2 gelmektedir. Atmosferdeki CO 2 oranõ, son 200 yõlda %30 artmõştõr [4]. Bunun başlõca sebebi, fosil kökenli yakõtlarõn kullanõlmasõ ve ekvator bölgesinde bulunan yağmur ormanlarõnõn kapladõklarõ alanõn 1

17 hõzla azaltõlmasõdõr. Sera etkisi sonucu, son 140 yõl için dünyanõn global sõcaklõğõndaki değişim Şekil 1.1'de verilmiştir [5]. Şekil 1.1 Dünyanõn global sõcaklõğõndaki değişim. İklim değişiklikleri ile ilgili 1997 yõlõnda yapõlan Kyoto konferansõnda, eğer bir önlem alõnmazsa, global sõcaklõğõn önümüzdeki her on yõl için 0.5 derece artarak, 2050 yõlõnda günümüzdekinin 1.6, yüz yõl sonra ise 3.5 derece üzerinde olacağõ öngörülmüştür. Atmosfer dõşõna gelen güneş enerjisi, yõl içinde küçük oynamalar gösterse de sabit ve kesintisizdir. Fakat yer yüzeyine ulaşan enerji, dünyanõn kendi ekseni etrafõnda dönmesi sonucu belirli periyotlarda kesintiye uğrar. Aynõ zamanda atmosfer içindeki bulut hareketleri ve atmosfer içindeki çeşitli partiküller de enerji şiddetinde değişmeler yapar [6]. Tüm bu olumsuzluklarõna ve güneş panellerinin pahalõ olmasõna karşõn, temiz bir enerji kaynağõ olan güneşten doğrudan elektrik enerjisi üreten santrallere ilgi, gün geçtikçe artmaktadõr [7-11]. Güneşten doğrudan elektrik enerjisi elde edilmesi, Fotovoltaik (PV) güneş pilleri ile yapõlmaktadõr. PV güneş pillerinin kökeni, 1839 yõlõnda Becquerel'in elektrotlar daldõrõlmõş bir elektrolite õşõk düştüğünde bir gerilim endüklendiğini göstermesine dayanmaktadõr [12]. Benzer bir etkiyi Adams ve Day, 1877'de, katõ selenyum üzerine õşõk düşürerek gözlemlemişlerdir. 1914'de, selenyum güneş pillerinin güneş õşõğõ enerjisini doğru gerilim elektrik enerjisine çevirmedeki verimi %1'ler civarõna çõkarõlmõştõr [13]. Modern yarõ iletkenlerin güneş pillerinde kullanõlmaya başlamasõ 2

18 Chaplin ve arkadaşlarõnõn çalõşmalarõ ile olmuştur. Bu kişilerin kullandõğõ mono kristal silisyum güneş pillerinin verimi, %6'lar civarõndaydõ. Aynõ yõllarda yapõlmaya başlayan uzay çalõşmalarõ çok daha yüksek verimlerle çalõşan güneş pillerinin üretilmesini sağladõ. Fakat bu piller, üretim aşamasõndaki çok yüksek maliyetlerinden dolayõ, 1980'lere kadar sadece başka enerji alternatifi olmayan pahalõ araçlarda kullanõldõlar. Üretim teknolojisinin ve malzeme biliminin gelişmesine paralel olarak, yüksek verimli (%10-20) güneş pillerinin ticari amaçlar için kullanõlmasõ 1980'lerin ortalarõndan itibaren yaygõnlaşmõştõr [12]. PV güneş pilleri her ne kadar temiz enerji kaynağõ olarak gösterilseler de, üretim ve kullanõm aşamalarõ incelendiğinde, çevre yönünden olumsuz yanlarõnõn olduğu ortaya çõkmaktadõr. Bunlardan biri, güneş panellerinin yerleştirildikleri bölgede, koyu renkleri nedeniyle, yerin õşõğõ yansõtma katsayõsõnõ sõfõra yakõn bir değere getirmeleridir. Bu özellik, başlangõçta önemsiz gibi gözükse de, büyük miktarda enerji üretimi için, geniş yüzeye ihtiyaç duyulmasõndan dolayõ dikkate alõnmalõdõr [14-15]. Güneş panellerinin yapõmõ sõrasõnda atmosfere oldukça fazla miktarda CO 2 salõnmaktadõr. Tablo 1.1 PV modüllerinin üretiminde karbondioksitin çevreye salõnõm miktarlarõnõ göstermektedir [16]. Tablo 1.1 PV modüllerinin üretiminde karbondioksitin çevreye salõnõmõ (kiloton/gigawatt-yõl) PV Hücre Malzemesi Üretim ölçeği Verim (%) Ömür (yõl) CO 2 (kt.gw -1 yr -1 ) Mono kristal Silikon Sõnõrlõ Yaygõn Multikristal Silikon Sõnõrlõ Yaygõn Sõnõrlõ İnce-film Silikon Yaygõn İnce-film Polikristal malzemeler Sõnõrlõ Yaygõn Gelecek(2020) Çoklu jonksiyon Yaygõn Tablo 1.1'deki büyüklüklerin daha rahat anlaşõlabilmesi için bu değerler, kömür santralleri için 9000 kiloton/gigawatt-yõl ve BWR (kaynar sulu reaktör) nükleer santralleri için ise 75 kiloton/gigawatt-yõl değerleriyle karşõlaştõrõlabilir. Bu faktörler ve güneş modüllerinin yüksek maliyeti göz önüne alõndõğõnda, güneş pillerinin verimli kullanõlmasõ önem kazanmaktadõr. 3

19 Güneş pillerinin kullanõm aşamasõnda verimini arttõrmak için kullanõlacak yöntemlerden biri, güneş modülleri üzerine yoğunlaştõrõlmõş güneş õşõğõ göndermektir [17]. Bu durum, özel olarak tasarlanmõş ve soğutulan güneş modülleri gerektirmektedir [12,18]. Verimi arttõran bir başka yöntem ise, modüllerin gökyüzündeki en aydõnlõk noktaya dik açõ yapacak şekilde yerleştirilmesi ve gün boyunca bu konumu korumasõnõn sağlanmasõdõr [10,19-22]. Bu işlemin sağlõklõ olarak yapõlabilmesi için, herhangi bir zaman diliminde gökyüzünden gelecek enerjinin büyüklüğü ve doğrultusunun önceden tahmini gerekmektedir [23]. Bir yüzeye güneşten gelen enerjinin tahmini ile ilgili çalõşmalarõn büyük bir çoğunluğunda, belirli gök modeli için geliştirilen ve amprik değerlerin yer aldõğõ ifadeler kullanõlmaktadõr. Bu ifadeler, genelde belirli bölgeler için, uzun yõllar sonucu yapõlan ölçümlerin ortalamalarõ kullanõlarak çõkarõlmaktadõr [15,24-30]. Sözü geçen yöntemler, ortalama değerlerde iyi sonuçlar verseler bile belirli bir anda güneşten gelen õşõk enerjisinin tahmininde kullanõlamazlar. Bu tip tahminler için sürekli olarak kendini yenileyen dinamik akõllõ algoritmalara ihtiyaç vardõr. Son yõllarda, bilgisayar işlemci hõzlarõndaki artõşa paralel olarak gelişen akõllõ ve dinamik algoritmalar, güneşten gelen enerji ile ilgili tahminlerde kullanõlmaya başlanmõştõr [31-33]. Bu algoritmalar içinde yapay sinir ağlarõ algoritmasõ (YSA) da yer almaktadõr [34-36]. YSA ve diğer dinamik algoritmalar güneşi izleyen mekanizmalarõn kontrolü ve kumandasõ için de kullanõlmaktadõr [37]. Bu tezde, güneş pillerinin kullanõmõnda verimi arttõrmak amacõ ile yapõlan bir çalõşma sunulmaktadõr. İkinci bölümde alternatif enerji kaynağõ olarak güneş, yapõsõ ve dünyaya gönderdiği enerji üzerinde durulmuştur. Güneşin konumuna bağlõ olarak gelen enerjinin elektrik enerjisine dönüşümü ve bu dönüşümde kullanõlan fotovoltaik (PV) güneş pilleri anlatõlmõştõr. Üçüncü bölümde, güneşten gelen elektrik enerjisi tahminleri için bu çalõşmada kullanõlan yapay sinir ağlarõ ele alõnarak, özellikleri, yapõlarõ ve öğrenme algoritmalarõ açõklanmõştõr. Ayrõca yapay sinir ağõ algoritmasõnõn (YSA) güneşten gelen enerji ile ilgili tahminlere uygunluğu sõnanmõştõr. 4

20 Dördüncü bölümde, güneş pillerinden yüksek verim elde etmek için İstanbul Teknik Üniversitesi Elektrik - Elektronik Fakültesi'nde gerçekleştirilen ölçü sistemi tanõtõlmõştõr. Beşinci bölüm, güneş pillerini yönlendirme için geliştirilen algoritmanõn ayrõntõlõ anlatõmõna ayrõlmõştõr. Altõncõ bölümde, ölçümler sonucu elde edilen değerlerin algoritma tarafõndan işlenerek değerlendirilmesi sonuçlarõn yorumu ve karşõlaştõrõlmasõ sunulmuştur. 5

21 2. ALTERNATİF ELEKTRİK ENERJİ KAYNAĞI OLARAK GÜNEŞ VE GÜNEŞ PİLLERİ Güneşten enerji sağlayacak bir sistemi incelemeye başlamadan önce, güneşten gelen enerji miktarõ ve değişiminin bağlõ olduğu etkenler hakkõnda bilgi sahibi olmak gereklidir. Bu bölümde, kõsaca, güneşin ürettiği enerji, yeryüzüne gelişi ve güneş enerjisinin elektrik enerjisine dönüştürülmesi incelenmektedir. 2.1 Güneş ve Yapõsõ [38,39] Güneş, samanyolu galaksisi içinde yer alan orta büyüklükte bir yõldõzdõr. Bundan yaklaşõk 4.6 milyar yõl önce õşõmaya başlamõş olan bu yõldõz, ömrünün ortalarõndadõr. Atomlarõn birleşerek enerji açõğa çõkardõğõ kõsõm, güneşin merkezindedir ve çekirdek adõnõ alõr. Günümüzde, güneşin çekirdeğinde hidrojen atomlarõ birleşerek helyum atomlarõnõ oluşturmakta ve açõğa çõkan enerji, güneşin boyutlarõnõ kararlõ bir halde tutarak, uzaya yayõlmaktadõr. Bu işlev, çekirdekteki tüm hidrojen helyuma dönüşünceye kadar, yaklaşõk 5 milyar yõl daha sürecektir. Günümüzden 5 milyar yõl sonra güneşin çekirdeğindeki hidrojen bitecek ve helyum atomlarõ birleşmeye başlayacaktõr milyar yõl sonra, içeride üretilen enerjinin güneşin çekim kuvvetinden daha fazla olmasõ yüzünden, güneş genişleyerek Merkür ve Venüs'ü yutacak ve dünyanõn yörüngesine yakõn bir büyüklüğe gelecektir 5.5 milyar yõl sonra, çekirdekteki tüm elementler demire dönüşünce, içeride üretilen enerji birdenbire kesilecek ve güneş bir nova patlamasõ ile yüzeyini uzaya saçarak dünya boyutlarõnda bir beyaz cüceye dönüşecektir. Zamanla o da soğuyarak yoğun bir kaya parçasõ haline gelecektir. Güneşin çekirdeğindeki sõcaklõk 15 milyon derece ve basõnç da 340 milyar atmosfer dolaylarõndadõr. Çekirdekte saniyede 700 milyon ton hidrojen helyuma dönüşürken, 5 milyon ton madde enerjiye dönüşmektedir. Başka bir deyişle, güneşin kütlesi saniyede 5 milyon ton eksilmektedir. 6

22 Çekirdekte oluşan fotonlar, õşõk hõzõna yakõn hõzlarda hareket etmelerine rağmen, bu hareket belirli bir yön içermediğinden, bir fotonun çekirdekten yüzeye çõkmasõ 1 ile 2 milyon yõl arasõ bir zaman almaktadõr. Güneşin görünen yüzeyi fotosfer olarak adlandõrõlõr. Yüzeyin ortalama sõcaklõğõ derece arasõndadõr. Yüzeyde sõcaklõk homojen olarak dağõlmaz. Magnetik alan yüzünden daha soğuk (3800 derece) bölgeler oluşur. Bunlar, dünyadan leke olarak gözlenir Güneşin katõ bir cisim olmamasõndan dolayõ kutup ve ekvator kõsõmlarõ farklõ hõzlarda döner, bunun sonucu magnetik alanda burulmalar ve kopmalar meydana gelir. Magnetik alandaki bu dengesizlikler, güneş püskürmeleri ve uzaya yüklü parçacõklarõn salõnmasõna neden olur. Güneşte 22 yõlda bir magnetik kutuplar yer değiştirir ve 11 yõlda bir güneş lekeleri maksimum hale gelir. Güneş lekeleri ile güneş patlamalarõ arasõnda doğru bir orantõ vardõr yõlõ lekelerin üst düzeye eriştiği bir yõl olmuştur. 2.2 Güneşten Dünyaya Gelen Enerji Güneş enerjisinden yararlanmada verimin arttõrõlabilmesi için, güneşin yer düzlemine göre, bir yõl içindeki hareketinin bilinmesi gereklidir. Güneşten dünya atmosferi dõşõna gelen enerji, metrekare başõna 1300 ile 1400 watt arasõndadõr. Bu enerjinin en az %3 ü atmosfer tarafõndan yutulmakta veya saçõlmaktadõr. Bulutsuz açõk bir günde yere dik olarak gelen güneş enerjisi en fazla 1000 W/m 2 civarõnda olabilmektedir [40]. Güneşten yeryüzüne gelen õşõnõm, dolaysõz (direkt) ve dolaylõ (yaygõn) olarak iki bileşene ayrõlabilir. Direkt õşõnõm, adõndan da anlaşõlacağõ üzere, doğrudan güneşten gelen õşõnõmdõr. Yaygõn õşõnõm ise, tüm gök küreden gelen belirli bir doğrultusu ve yönü bulunmayan õşõnõmdõr. Güneş õşõnõmõnõn bir kõsmõ, atmosfer içine girdikten sonra yeryüzüne ulaşõncaya kadar, miktarõ geçtiği hava kütlesine bağlõ olarak, atmosferi oluşturan bileşenlerden ozon ve su buharõ tarafõndan, belirli dalga uzunluklarõnda seçilmeli olarak yutulur. Hava içerisindeki moleküller, toz ve su buharõ tarafõndan saçõlõr. Işõnõmõn bu yutulan ve saçõlan kõsmõ yaygõn õşõnõmõ oluşturur [41]. Çeşitli gök durumlarõ için toplam õşõnõm miktarõ ve yaygõn õşõnõm oranlarõ Tablo 2.1'de verilmiştir.[40] 7

23 Tablo 2.1 Çeşitli gök durumlarõ için toplam õşõnõm miktarõ ve yaygõn õşõnõm oranlarõ Puslu Gök Açõk gök (güneş zayõf olarak gözüküyor) Tam kapalõ gök Toplam Işõnõm W/m W/m W/m 2 Yaygõn Işõnõm %10... %20 %20... %80 %80... % Güneşten Gelen Enerjinin Değişimi Güneşten yer yüzüne gelen õşõnõm şiddeti, gün içinde geliş açõsõna bağlõ olarak değişir. Bu şiddet, öğle vaktinde o gün içindeki en yüksek değerine ulaşõr. Bunun sebebi, güneş õşõnlarõnõn atmosfer içinde izlediği yolun öğle vaktinde en az olmasõdõr. Şekil 2.1 Güneşten gelen enerjinin yõl içindeki değişimi Bilindiği gibi, dünya, Kepler kanunlarõna göre, bir yõl boyunca odağõ güneş olan eliptik bir yörünge çizer. Ortalama milyon km olan Dünya - Güneş arasõ uzaklõk, 3 ocakta en az ve 4 temmuzda en fazla olur. Bunun doğal bir sonucu olarak da dünya atmosferine güneşten gelen enerji ocakta en yüksek değerini alarak

24 W/m 2 değerine ulaşõr ve temmuzda en düşük değerini alarak 1322 W/m 2 değerine iner [42]. Enerjideki bu değişim %3 civarõndadõr. Güneşten gelen enerjinin yõl içindeki değişimi Şekil 2.1'de göstermektedir. Güneş õşõnõmõ hesaplarõnda kolaylõk sağlamak amacõ ile, güneş sabiti adõ verilen E eo kullanõlõr. Bu büyüklük, atmosfer dõşõnda birim alana tüm dalga boylarõnda bir anda gelen güneş õşõnõmõ olarak tanõmlanõr. Atmosfer dõşõna, her hangi bir günde, tüm dalga boylarõnda gelen güneş õşõnõmõ değeri, güneş sabiti tanõmõndan yola çõkarak, dünya-güneş arasõ uzaklõk r g ve yõllõk ortalama uzaklõk r o olmak üzere, E g 2 o 2 g r = Eeo = fg Eeo (2.1) r yazõlabilir. Burada f g, güneş sabiti düzeltme faktörü adõnõ alõr ve g, 1 ocaktan itibaren belirlenen güne kadar gün sayõsõ olmak üzere g f g = cos 360 (2.2) 365 şeklinde yazõlabilir [43]. Thekaekara güneş sabitini 1353 W/m 2 olarak verilmiştir. Bu değer ASTM (American Society of Testing Materials) tarafõndan standart değer olarak kabul edilmiştir [44]. Güneş-Dünya arasõndaki uzaklõğõn değişimi dõşõnda güneşten gelen enerjiyi belirleyen bir başka faktör de periyotu 11 yõl olan güneş lekelerinin artõşõ ve azalõşõdõr. Bunun da güneşten gelen enerji üzerinde %2 'lik bir etkisi olmaktadõr [43]. 2.4 Güneş Işõnõmõnõn Atmosferde Yutulmasõ Atmosferde bulunan su buharõ, ozon ve karbondioksit, gelen õşõnõmõn büyük bir kõsmõnõ yutarlar. Oksijen, azot ve metan gibi gazlar da mor ötesi õşõnõmõn bir kõsmõnõ yutarlar. Ancak, bu gazlar tarafõndan yutulan õşõnõm miktarõ, su buharõ, ozon ve karbondioksit tarafõndan yutulan õşõnõmõn yanõnda ihmal edilebilecek kadar küçüktür. 9

25 Su buharõnõn yutma spektrumu çok karmaşõktõr. Değişik dalga boylarõnda çok sayõda yutma bandõ mevcuttur. Özellikle, görülen õşõnõm ve kõrmõzõ altõ õşõnõmõn büyük kõsmõ su buharõ tarafõndan yutulur. Her dalga boyundaki yutulma çok farklõdõr ve değişim düzgün değildir. Ozonun esas yutma bantlarõ, morötesinde µm, görülen õşõnõm bölgesinde µm dalga boyu aralõklarõnda bulunmaktadõr. Ozonun azaltma katsayõsõ dalga boyunun 0.25 µm değerinde maksimum olmaktadõr. Morötesi bölgede monokromatik güneş õşõnõmõ şiddeti düşüktür Bu nedenle, õşõnõmõn tamamõna yakõnõnõn ozon tarafõndan yutulmasõna rağmen, yutulan toplam õşõnõm miktarõ güneş sabitinin % 2.5 i mertebesindedir [43]. Yeryüzüne gelen güneş õşõnõmõnõn spektrumu Şekil 2.2'de görülmektedir. Şekil 2.2 Atmosfer dõşõna ve yer yüzüne gelen güneş õşõnõmõnõn spektral dağõlõmõ [41] 2.5 Bağõl Hava Kütlesi Güneşten gelen enerjinin atmosfer içinde zayõflamasõ, õşõnlarõn atmosfer içinde aldõğõ yolun uzunluğuna da bağlõdõr Bu yol, güneşin yatayla yaptõğõ açõya, yani yükseklik 10

26 açõsõna bağlõ olarak tanõmlanõr ve bağõl hava kütlesi (AM n γ ) olarak adlandõrõlõr [40] (Şekil 2.3). Şekil 2.3 Güneş õşõnlarõnõn atmosfer içinde izlediği yol Burada güneşin geliş açõsõ (γ s ) ile n γ arasõnda 1 n γ = şeklinde bir ilişki vardõr. sin γ s AM 1, güneşin zenitte ( başucu noktasõnda [45] ) olmasõ durumuna karşõ düşer ( γ s = 90 derece). Farklõ bağõl hava kütleleri için yer yüzüne ulaşan güneş õşõnõmõnõn spektral dağõlõmõ Şekil 2.4 te görülmektedir. Şekil 2.4 Farklõ bağõl hava kütleleri için yer yüzüne ulaşan güneş õşõnõmõnõn spektral dağõlõmõ 11

27 2.6 Güneşin Konumunun Belirlenmesi Güneşten yeryüzüne gelen õşõnõm şiddeti güneşin yer ile yaptõğõ açõ ile ilişkili olduğundan, her hangi bir anda güneşin hangi konumda olduğunun bilinmesi gereklidir. Güneş, yerdeki bir gözlemciye göre yõl içinde iki eksen üzerinde hareket eder. Şekil 2.5, kuzey yarõküre için güneşin mevsimsel ve günlük hareketlerini göstermektedir [46]. Şekil 2.5 Kuzey yarõküre için, güneşin mevsimsel ve günlük hareketleri. Güneşin yõllõk ve günlük hareketleri, güneşin yükseklik açõsõ (γ s ) ve azimut açõsõ (α s ) yardõmõ ile matematiksel olarak modellenebilir. Şekil 2.6 Güneşin yükseklik ve azimut açõlarõnõn gök küre üzerinde gösterimi [46] 12

28 γ s = 0 güneşin ufuk çizgisinde, γ s = 90 güneşin zenit noktasõnda olduğu duruma karşõ gelir. Ayrõca, α s = 0 kuzey, α s = 90 doğu, α s = 180 güney ve α s = 270 batõ yönünü gösterir. Şekil 2.6 da bu açõlar gösterilmiştir. Yükseklik açõsõ γ s ve azimut açõsõ α s derece cinsinden ( cos ω cosϕ cos δ + sin ϕ sin δ) γs = arcsin t (2.3) α s sin γs sin ϕ sin δ = 180 arccos GYS 12 cos s cos (2.4) γ ϕ α sin γs sin ϕ sin δ = arccos GYS 12 cos s cos (2.5) γ ϕ s > şeklinde tanõmlanõr [42]. Bu ifadelerde ω t : zaman açõsõ olup t ( 12 GYS) 15 ω = [derece] (2.6) şeklinde verilebilir. GYS : Gerçek Yerel Saat Zd GYS = OYS + 60 [saat] (2.7) OYS : ortalama yerel saat 4 (USD 15 λ) OYS = US 60 [saat] (2.8) US : bulunulan ülkede kullanõlan saat USD: bulunulan ülkenin saat dilimi (Türkiye için 2, Almanya için 1) λ : derece olarak, bulunulan boylam 13

29 Z d : zaman denklemidir. g, 1 ocaktan itibaren belirlenen güne kadar gün sayõsõ olmak üzere g o 360 g = [derece] (2.9) 365 alõnõrsa Z d = cos(g o o ) cos(2 g o o ) + o cos(3 g ) [dakika] (2.10) o + şeklinde bir ampirik bir ifade kullanõlarak hesaplanabilir [42]. Z d 'nin yõl içindeki değişimi Şekil 2.7 de verilmiştir. Bu değişimin fiziki anlamõ, güneşin yükseklik açõsõnõn maksimum olduğu anõn, gerçek yerel saate göre 12:00 den olan farkõdõr Zaman Denklemi [dakika] Yõlõn gün sayõsõ [gün] Şekil 2.7 Zaman denkleminin değişimi Yükseklik ve azimut açõsõ ifadelerindeki δ, güneşin deklinasyon ( dik açõklõk [45] ) açõsõna karşõ gelmektedir. Şekil 2.8, dünya ve güneşin konumlarõna göre deklinasyon açõsõnõ göstermektedir. Deklinasyon açõsõ, derece cinsinden δ = cos(g o o ) cos(2 g o o ) cos(3 o g ) (2.11) o + 14

30 şeklinde yazõlabilir [42]. Şekil 2.9, deklinasyon açõsõnõn yõl içindeki değişimini göstermektedir. Şekil 2.8 Güneşin deklinasyon açõsõnõn değişimi Deklinasyon [derece] Yõlõn gün sayõsõ [gün] Şekil 2.9 Güneşin deklinasyon açõsõnõn yõl içindeki değişimi 2.7 Güneşten Gelen Enerjinin Elektrik Enerjisine Dönüştürülmesi Elektrik enerjisi üretimi açõsõndan, güneşten gelen enerjiyi başlõca iki sõnõfa ayrõlabilir. Bunlarõn biri, kõzõlötesi dalga boylarõnõ içeren ve õsõ enerjisi olarak ortaya çõkan kõsõmdõr. Diğer grup ise, görünür ve mor ötesi dalga boylarõnõ kapsar. Güneşin õsõl enerjisini kullanan elektrik santrallerinde, güneş õşõğõ, bilgisayar kontrollü aynalar tarafõndan bir kulede odaklanmaktadõr. Burada, güneşten gelen õsõ 15

31 enerjisi, bir akõşkana aktarõlmakta ve akõşkan tarafõndan kuleden alõnmaktadõr (Şekil 2.10). Daha sonra bu õsõ enerjisi bir turbojeneratorü tahrik edecek buharõ elde etmek için kullanõlmaktadõr. Bu tip bir santralõn verimi, %5 ile %6 arasõnda olmaktadõr.[47] Güneşten gelen fotonlarõn enerjilerini doğrudan kullanarak da elektrik enerjisi elde edilebilir. Burada malzeme olarak yarõiletkenler ve fotovoltaik etki kullanõlmaktadõr. Bu yöntemle elektrik enerjisi üreten cihazlar, fotovoltaik güneş hücreleri (pilleri) olarak adlandõrõlmaktadõr. Şekil 2.10 Güneşin õsõl enerjisini kullanan bir elektrik santralinin şematik gösterimi. 2.8 Fotovoltaik Güneş Pilleri Bu piller, yarõiletkenlerdeki fotoelektrik etkiyi kullanarak çalõşõrlar. Transistör ve diyotlardan farklõ olarak bu elemanlarda p ve n tipi malzemelerin birleştiği yüzeyler büyük tutulmuştur. Bu arakesitlere düşen fotonlarõn enerjilerinin bir kõsmõ, malzemedeki serbest elektronlarõ hareket ettirir. Bu sayede elektrik akõmõ üretilmiş olur [12, 48]. Şekil 2.11 de bir silikon güneş hücresinin yapõsõ görülmektedir. Hücrenin õşõk alan yüzeyi güneş õşõnlarõnõ alt tabakaya geçiren ve yansõmayõ engelleyen dielektrik bir malzeme ile kaplanmõştõr. 16

32 Şekil 2.11 Silikon Güneş hücresi Yüksek miktarlarda güç üretmek için güneş hücreleri belirli gruplar halinde toplanõrlar [16]. Bunlar Şekil 2.12 'de gösterilmiştir. Şekil 2.12 Fotovoltaik gruplar Güneşin yeryüzüne ulaşan õşõk spektrumunda kõrmõzõ õşõğõn enerjisi 1.7 ev ve mavi õşõğõn enerjisi 2.7 ev kadardõr. Teorik olarak güneş hücrelerinin 0.5 ile 3.3 ev luk enerjiyi kullanmasõ beklenir. Bu da, bu değerler arasõnda enerji boşluklarõ (gap) olan malzemelerin kullanõlmasõnõ gerektirmektedir. Pratikte, 1eV ile 1.8 ev olan malzemeler güneş hücresi yapõmõnda kullanõlmaktadõr. Tablo 2.2 de bazõ yarõiletken malzemelerin oda sõcaklõğõndaki enerji boşluklarõ verilmiştir [16]. 17

33 Tablo 2.2 Fotovoltaik uygulamalarõnda kullanõlan temel yarõiletkenlerin enerji boşluklarõ (değerler oda sõcaklõğõ için verilmiştir) Malzeme Eneri boşluğu (gap) Kristal Silisyum 1.12 ev Amorf Silisyum ~1.75 ev CuInSe ev CdTe 1.45 ev GaAs 1.42 ev InP 1.34 ev Ticari amaçlar için piyasaya sürülmüş güneş pili tipleri arasõnda en çok adõ geçenler, tek (mono) kristal silisyum, çok (poli) kristalli silisyum, amorf silisyum, kadmium tellür ve bakõr indium diselenyum güneş pilleri şeklindedir. Bunlarõn dõşõnda yarõ iletken malzemelerin çeşitli materyaller üzerine kaplanmasõ ile elde edilen ince film tipi güneş pilleri de mevcuttur. Bunlar, diğer malzemelere göre düşük verimli olmalarõna rağmen, kolay ve seri üretilmeleri sonucu, piyasada bir yer edinmişlerdir. Yukarõda sözü edilen güneş pili malzemeleri arasõnda verimi en yüksek olan monokristal silisyumdur. Fakat bunun maliyetli diğer malzemelere göre yüksektir. Son yõllarda yüksek verimli güneş pilleri üzerindeki çalõşmalar yoğunlaşmõştõr [49] Fotovoltaik güneş pillerinin elektriksel özellikleri Bir fotovoltaik güneş hücresinin eşdeğer devresi Şekil 2.13'te gösterilmiştir. Jonksiyonda üretilen enerjinin kutuplara iletilmesi sõrasõnda oluşan kayõplar, seri bir dirençle gösterilebilir. Bu seri direncin değeri hücrenin verimini doğrudan etkileyen faktörler arasõndadõr. Şekil 2.14'te, seri direncin farklõ değerleri için, güneş hücresinin Akõm-gerilim diyagramõ görülmektedir [16]. Güneşten Seri iç direnç gelen enerji + Akõm Fotovoltaik jonksiyon Gerilim Yük Şekil 2.13 Bir güneş hücresinin eşdeğer devresi - 18

34 Şekil 2.14 Bir güneş hücresinde seri direncin Akõm-Gerilim diyagramõ üzerindeki etkisi Fotovoltaik hücreler karanlõkta bir diyot karakteristiği gösterirler. Jonksiyon yüzeyine õşõk düştükçe bu karakteristik pozitif akõm ekseninde kayar (Şekil 2.15). Hücreden maksimum güç alabilmek için, taralõ alanõ maksimum yapacak akõmgerilim değerlerinde çalõşõlmalõdõr. Şekil 2.15 Güneş hücresinin akõm-gerilim karakteristiği Bir fotovoltaik hücrede, jonksiyon yüzeyine düşen õşõk enerjisi hücrenin kõsa devre akõmõ ile doğru orantõlõdõr ve açõk devre gerilimine ise daha az bağlõdõr. Hücre sõcaklõğõnõn değişmesi, açõk devre gerilimi üzerinde etkili olmaktadõr [13]. Şekil 2.16, bir güneş paneli üzerine gelen õşõk enerjisinin ve panel sõcaklõğõnõn farklõ durumlarõ için akõm-gerilim grafiğini göstermektedir. 19

35 Şekil 2.16 Farklõ õşõk ve sõcaklõk değerleri için bir güneş panelinin I-V karakteristiği Gün õşõğõnõn panele yönlendirilmesi Gün õşõğõ, güneş modüllerine ya doğrudan (Şekil 2.17 a) ya da bir odaklama düzeneği tarafõndan (Şekil 2.17 b) gönderilir. Odak mekanizmasõ olan sistemlerde, güneş modülü hücreleri daha yoğun õşõktan enerji üretecek şekilde tasarlanõr. Burada modülün yüzeyi küçük olduğu için, üretilen birim enerji başõna maliyet düşer. Bununla birlikte, bu tip güneş hücreleri, sadece doğrudan güneş õşõğõndan yararlandõklarõndan, bulutluluk oranõ düşük olan bölgelerde kullanõlmaya uygundurlar. Ayrõca, bir õşõk toplayõcõ ile güneşi izleyen bir mekanizma da gerektirirler [16]. Doksanlõ yõllarõn başõndan itibaren, tek eksende takiple yüksek odaklama gücü veren tasarõmlar üzerinde çalõşmalar yapõlmaktadõr [17]. Şekil 2.17 Normal ve yoğun güneş pillerinde õşõğõn gelişi Günümüzde, ticari amaçla herhangi bir odaklama düzeneği gerektirmeyen düzlemsel güneş modülleri yaygõn olarak kullanõlmaktadõr. 20

36 2.8.3 Güneş modüllerinin yerleştirilmesi Düzlemsel güneş modüllerinin yerleştirilmesinde üç durum söz konusudur. Bunlardan birincisi, modülün sabit bir eğim açõsõyla güney-kuzey doğrultusu üzerine yerleştirildiği durumdur (Şekil 2.18). Burada eğim açõsõ modülün kurulduğu enleme yakõn bir açõ olarak seçilir [50]. Şekil 2.18 Güneş modülünün sabit bir açõda yerleştirilmesi (kuzey yarõ küredeki ülkeler için) İkinci yerleştirme türü, modüllerin güney-kuzey doğrultusu üzerine sabit bir açõ yaparak, ve doğu-batõ doğrultusunda da hareket ederek güneşin konumunu izleyecek şekilde yerleştirilmesidir (Şekil 2.19). Şekil 2.19 Güneşi tek eksende izleyen güneş modülünün yerleşim şemasõ 21

37 Son durum ise modüllerin iki eksende de hareketli olarak güneşi izledikleri durumdur Bunun şematik bir gösterimi, Şekil 2.20'de verilmiştir. Şekil 2.20 Güneşi iki eksende izleyen güneş modülünün yerleşim şemasõ Dünya genelinde, yaz ve kõş aylarõ için, eğim açõsõ bulunulan bölgenin eğimine eşit bir düzleme gelen ortalama günlük toplam enerjileri Şekil 2.21 ve 2.22'de verilmiştir [19]. Çeşitli ülkelerde, eğim açõsõ, enlem , enlem, enlem olan, güneşi bir ve iki eksende takip eden yüzeylere gelen günlük ortalama enerji miktarlarõ Ek A da verilmiştir [19]. Bu tablolardan yola çõkarak, sabit bir modül ile iki eksende güneşi izleyen bir modüle gelen enerjiler arasõnda yaklaşõk %37 lik bir fark olduğu görülmektedir. 22

38 Şekil 2.21 Eğim açõsõ enleme eşit eğik bir düzleme kõş aylarõnda gelen günlük toplam õşõnõm enerjisi (KWh/m 2 /gün) 23

39 Şekil 2.22 Eğim açõsõ enleme eşit eğik bir düzleme yaz aylarõnda gelen günlük toplam õşõnõm enerjisi (KWh/m 2 /gün) 24

40 Kuzey yarõ kürede bulunan bir bölgeye yerleştirilmiş, iki eksende güneşi izleyen bir güneş paneli ile sabit olarak duran bir güneş panelinin, günün saatlerine göre, topladõğõ birikmeli enerjiler Şekil 2.23 de gösterilmiştir [19]. Şekilde, grafiğin eğiminin fazla olduğu saatler, enerjinin en çok üretildiği saatlerdir. Şekil 2.23 Farklõ mevsimler için, hareketli ve sabit güneş panellerinde toplanan birikmeli enerji miktarlarõ Şekil 2.24, sabit güneş panelleri üzerinde yapõlan ölçüm sonuçlarõnõ göstermektedir. Burada, paneller bulunduklarõ bölgenin enlem açõsõnda, 15 derece üstünde ve 15 derece altõnda tutularak aldõklarõ enerji miktarlarõ göreceli olarak gösterilmiştir [19]. Şekil 2.24 eğim açõsõna bağlõ olarak aylõk panel verimi 25

41 3. YAPAY SİNİR AĞI MODELLERİ VE BUNLARIN GÜNEŞ ENERJİSİ İLE İLGİLİ TAHMİNLERDE KULLANILMASI 3.1 Yapay Sinir Ağlarõ (Nöral Devreler) ve Biyolojik Beyinler Yapay sinir ağlarõ üzerindeki çalõşmalara insan beyninin klasik bilgisayarlardan daha hõzlõ çalõştõğõ mantõğõndan yola çõkõlarak başlanmõştõr. Ramòn y Cajàl, 1911 de nöron kavramõnõ ortaya atarak beynin çalõşmasõnõ açõklamaya çalõşmõştõr. Nöronlar silikon kapõlara göre çok daha yavaştõr. Nöronlarõn hõzõ milisaniyeler mertebesinde olurken, silikon kapõlar nano saniyeler mertebesindeki hõzlarda çalõşmaktadõr. Beyin, bu yavaşlõğõ nöron sayõsõnõn çokluğu ve nöronlarõn birbirleri ile olan bağlantõlarõnõn karmaşõklõğõ ile kompanze etmektedir. Bir insan beyninde yaklaşõk 10 milyar nöron ve 60 trilyon bağlantõ vardõr. Çok etkin bir yapõya sahip olan beynin, enerjik verimi çok yüksektir. Her bir işlem için beyin yaklaşõk joule harcarken, bilgisayarlar 10-6 joule harcamaktadõr [51]. İnsan beyini oldukça karmaşõk, lineer olmayan ve paralel veri işleyebilen bir sistemdir. Bu özelliklerinden dolayõ karakter tanõmlama, ses algõlama ve sentezi gibi işlemleri milisaniyeler mertebesinde yaparken, günümüzün en hõzlõ bilgisayarlarõnda bu gibi işlemler saatler mertebesinde olabilmektedir. Gelişmiş beyinler, kendi kurallarõnõ (nöronlar arasõ ilişkiler) doğuştan başlayarak zaman içinde oluşturur ve geliştirir. Bu olay, deneyim veya öğrenme olarak adlandõrõlõr. Örnek olarak insan beyni, hayatõ boyunca kazanacağõ toplam deneyimin büyük bir bölümünü ilk iki yõl içinde oluşturur. Öğrenme veya deneyim kazanma, bundan sonra da ölüme kadar devam eder. Snapslar, nöronlar arasõndaki bilgi alõşverişini sağlayan fonksiyonel ve yapõsal bileşenlerdir. Öğrenme, bunlar sayesinde olmaktadõr [52]. Yapay sinir ağlarõ (YS) (Artificial Neural Networks), insan beyninden esinlenerek, belli bir amaca yönelik olarak gerçekleştirilmiş, öğretilebilir bir topolojik yapõ olarak 26

42 tanõmlanabilir [53]. YS nõn, algoritmik yapõsõ yarõiletken elemanlardan oluşmuş donanõm şeklinde de gerçekleştirilebilir. Üç temel özelliği ile beyne çok benzer. Bu özellikler şu şekilde sõralanabilir. Yapõlarõ elektronik olarak tasarlanmõş veya bir algoritma sonucu oluşturulmuş nöronlar ve bunlarõ birbirine bağlayan bağlantõlarõndan oluşur. Nöral devrelerde bilgi, bir öğrenme sonucunda kazanõlõr. Nöronlar arasõ bağlantõ kuvveti (snaptik ağõrlõklar) bilgiyi saklamakta kullanõlõr. YS 'da öğrenme işlemi öğrenme algoritmasõ tarafõndan gerçekleştirilir. Bu algoritma, devrenin snaptik ağõrlõklarõnõ (ağõrlõk katsayõlarõ) değiştirir ve devreyi istenen tasarõm amacõna ulaştõrõr. Ayrõca, bazõ durumlarda devre kendi yapõsõnõ da değiştirebilir. Bu da, biyolojik beyinlerde bazõ hücrelerin ölüp yerine yeni bağlantõlar kurulmasõna karşõ gelmektedir. 3.2 Yapay Sinir Ağlarõnõn Özellikleri Nöron, tek basõna lineer olmayan bir elemandõr ve nöronlarõn oluşturduğu ağ da lineer olmayan karakteristiğe sahiptir. Bu özellik giriş işaretini üreten fiziksel sistemin lineer olmadõğõ durumlarda önem kazanmaktadõr. Yapay sinir ağlarõ, bir matematik model olmaksõzõn, sadece giriş ve çõkõş çiftleri kullanarak öğrenebilme özelliğine sahiptirler. YS örüntü (pattern), sõnõflandõrmada hangi örüntünün seçileceği hakkõnda bilgi verebileceği gibi, seçilenin doğruluk oranõ hakkõnda da bilgi verme özelliğine sahiptir. Öğrenme tüm nöronlar tarafõndan paylaşõlan bir süreçtir ve devredeki her bir nöron sonuca katkõda bulunmaktadõr. Donanõm olarak tasarlanmõş yapay sinir ağlarõnda, nöronlarõn küçük bir kõsmõnõn hasar görmesi devrenin çalõşmasõnõ fazla etkilemez. Çünkü bilgi, tüm ağa paralel dağõtõlmõş bir yapõda yayõlmõştõr. 27

43 Paralel yapõsõ yüzünden, VLSI (Very Large Scale Integrated) yapõyõ kullanan donanõmla gerçeklenmeye uygundur. VLSI yapõ, karmaşõk bir davranõşõ hiyerarşik biçimde algõlayabildiği için, bu yapõ kullanõlarak tasarlanmõş nöral devreler, karakter tanõmlama, işaret işleme ve kontrol gibi gerçek zaman uygulamalarõna çok uygundur. Çeşitli yapay sinir ağõ algoritmalarõnda aşağõdaki ortak noktalar mevcuttur: Nöron, tüm devrelerde ortak elemandõr. Yukarõdaki sebepten, tüm YS uygulamalarõnda, paylaşõlan teori ve öğrenme algoritmalarõ mevcuttur. Modüler ağlar, modüllerin birleşim yerleri belli olmadan kurulabilmektedirler. YS, nörobiyolojik sistemler ile benzerdirler. Nörobiyologlar bu özelliği kullanarak, biyolojik sistemleri anlamakta bunlardan yararlanmaktadõrlar. Benzer bir şekilde, mühendisler de YS tasarõmõnda biyolojik sistemlerden esinlenmektedirler. 3.3 Yapay Sinir Ağlarõnõn Yapõsõ Yapay sinir ağlarõ Şekil 3.1'de şematik olarak gösterilen ve nöron adõ verilen çok girişli ve tek çõkõşlõ işleme elemanlarõndan oluşur. Ağõrlõklar Girişler.. Toplama Lineer olmayan aktivasyon fonksiyonu Çõkõş Şekil 3.1 Bir nöronun yapõsõ Şekilden görülebileceği gibi, nöronlarõn, her bir giriş yolu üzerinde ağõrlõk katsayõlarõ denilen uyarlamalõ bağlantõ katsayõlarõ bulunur. Bu şekildeki nöron, basit bir 28

44 toplamla, ağõrlõklõ girişleri birleştirerek doğrusal olmayan bir fonksiyondan geçirir. Doğrusal olmayan fonksiyon olarak, ya ikili çõkõş durumuna ilişkin bir eşik fonksiyonu ya da sürekli bir fonksiyon olarak sigmoid, arctan(x) gibi fonksiyonlar kullanõlabilir. Yaygõn olarak kullanõlan bazõ aktivasyon fonksiyonlarõ Şekil 3.2'de gösterilmiştir [51, 53]. f(ν) f(ν) ν ν (a) Basamak Fonksiyonu (b) Rampa fonksiyonu 1 f(ν) 0 ν (c) Sigmoid Fonksiyonu Şekil 3.2 Doğrusal olmayan bazõ aktivasyon fonksiyonlarõ Şekil 3.2 a, Şekil 3.2 b ve Şekil 3.2 c de gösterilen fonksiyonlar sõrasõyla, 1, υ 0 f ( υ) = (3.1) 0, υ < 0 1, υ 1/ 2 f ( υ) = υ, 1/ 2 > υ > 1/ 2 (3.2) 0, υ 1/ 2 1 f ( υ) = (3.3) αυ 1+ e ifadeleri ile tanõmlanabilir. 29

45 Bazõ durumlarda aktivasyon fonksiyonlarõnõ -1 ile 1 arasõnda tanõmlanmak gerekebilir. Bu durumda rampa fonksiyonu yerine 1, υ > 0 f ( υ) = 0, υ = 0 (3.4) 1, υ < 0 şeklinde tanõmlanan işaret (signum) fonksiyonu, sigmoid fonksiyonu yerine ise, υ υ 1 e f ( υ) = tanh = (3.5) υ 2 1+ e şeklinde tanõmlanan hiperbolik tanjant fonksiyonu kullanõlõr. Eşik fonksiyonlarõ veya aktivasyon fonksiyonlarõ da denilen bu doğrusal olmayan fonksiyonlar, nöronlarõn çõkõşõnõ, belli bir aralõğa betimler. Bir nöronun çõkõşõ, bağlantõ ağõrlõklarõ aracõlõğõ ile diğer nöronun girişlerine, yine bu uyarlamalõ katsayõlarla çarpõlarak, dağõtõlõr. Bu şekilde bir nöron, diğer elemanlardan gelen değiştirilmiş aktivasyon değerlerini birleştirici rol oynar. Bu anlamda, bir YS, giriş ve çõkõşõ arasõnda, bir dizi şeklinde oluşturulan tabakalar içersinde gruplandõrõlmõş, bir çok nöronu içerir. Böylece, yukarõda sözü geçen bağlantõlar, birbirini izleyen tabakalar arasõnda kurulmuş olur. Giriş ve çõkõş tabakalarõ, sõrasõyla bilgiyi alan ve dõşarõya ileten tabakalar olup, bu ikisi arasõnda kalan diğer tabakalar ise saklõ tabakalar olarak isimlendirilir. Bu şekilde, bir YS, tümüyle paralel dağõtõlmõş bir yapõyõ içerir. Bir YS modeli geliştirmede, önemli iki çalõşma durumundan biri "Öğrenme" diğeri ise "geri çağõrma" dõr. Öğrenme, YS girişine uygulanan işarete cevap olarak, çõkõş tabakasõnõn ürettiği değer ile istenen çõkõş büyüklüğü arasõndaki, farkõ en küçük yapacak şekilde, tabakalar arasõndaki ağõrlõk katsayõlarõnõ uyarlamalõ olarak değiştiren bir süreçtir. Burada sözü geçen istenen çõkõş büyüklüğü, önceden belirlenmiş bir büyüklük olarak, devreye bir öğretici aracõlõğõ ile öğretildiği için, bu tip yapay sinir ağlarõnõn öğrenmesine "Denetimli Öğrenme " denir. Eğer istenilen çõkõş verilmemişse, bu tip öğrenmeye de "Denetimsiz Öğrenme" denir. Öğrenme süreci ise yine bir kurala göre gerçekleştirilir. "Öğrenme Kuralõ " denilen bu kural, girişlere cevap olarak, bağlantõ ağõrlõklarõnõn nasõl değiştirileceğini tanõmlar. 30

46 Öğrenme, genel olarak, tüm örüntülerin bir çok kez tekrar edilmesini gerektirir. Bu şekilde YS nin eğitim sürecinde giriş-çõkõş çiftleri arasõndaki ilişkiyi öğrenmesi sağlanõr. Geri çağõrma ise, eğitimini tamamlamõş bir YS için, girişe uygulanan işarete karşõ, çõkõştan bir işaret üretilmesidir. 3.4 Yapay Sinir Ağlarõ Öğrenme Algoritmalarõnõn Ortaya Çõkõşõ Yapay sinir ağlarõ ile ilgili eğitim algoritmalarõnõn başlangõç noktasõ Hebb in 1949 da ortaya attõğõ öğrenme algoritmasõdõr. Bu algoritma, bir nöronun nasõl öğrendiğini açõklamaktadõr ve 60 lõ yõllarda araştõrmacõlar, fizyolojik ve biyolojik kavramlarõ birleştirerek, nöronlardan oluşan yapay ağlarõ geliştirdiler. Bu ağlar, başlangõçta elektronik devreler şeklinde oluşturulurken, zaman içinde algoritma şekline dönüştürülmüştür. Bu başarõlar, yeni gelişme ve araştõrmalarõn önünü açmõştõr. Minsky, Rosenblatt ve Woodrow gibi araştõrmacõlar, perceptron adõ verilen tek katmanlõ devreler geliştirdiler ve bunlarõ hava tahminleri, elektrokardiogram analizi ve yapay görme alanlarõna başarõ ile uyguladõlar. Bunlardan sonra, yapay sinir ağlarõ üzerindeki çalõşmalar, yaklaşõk 20 sene sürecek bir duraklama dönemine girmiştir te, Amerika daki Gelişmiş Savunma Araştõrma Projeleri kurumunun yapay sinir ağlar üzerindeki araştõrmalar için bir fon ayõrmasõ, bu konudaki çalõşmalarõ hõzlandõrmõştõr. Bu ilgiye, yeni matematik yöntemlerin ortaya çõkmasõ ve eskisine oranla çok güçlü bilgisayarlarõn yapõmõ da neden olmuştur. Böylelikle daha karmaşõk algoritmalar, daha kõsa zamanda kullanõlmaya başlanmõştõr. Bu konunun heyecan verici bir hale gelmesinin bir nedeni de, yapay sinir ağlarõ algoritmalarõnõn (YSA) ve mimarilerinin VLSI teknolojisine uygulanabilmesidir [54]. 3.5 Yapay Sinir Ağõ Algoritmasõ Teori ve Modelleri Mimari yapõlarõ ve öğrenme algoritmalarõna göre çok farklõ tiplerde YS yapõlarõ mevcuttur. Örnek olarak, Hopfield modellerinde yapõyõ tek katmanlõ nöronlar oluşturur. Her nöronun çõkõşõ, komşularõna geri besleme ile bağlõdõr. Back propagation (geri yayõlõm) ve Boltzmann gibi modellerde giriş ve çõkõş nöronlarõ arasõnda bir veya daha fazla katman vardõr. Kendini düzenleyen modellerde ise, devre giriş vektörü, iki boyutlu nöron çõkõş ağõna bağlõdõr. Şekil 3.3, yapay sinir 31

47 ağlarõnõn genel sõnõflandõrmasõnõ, Tablo 3.1 ise uygulama alanlarõnõn kronolojik sõrasõnõ göstermektedir [54]. Yapay Sinir Ağõ Modelleri Geri Beslemeli Geri Beslemesiz Yapõsal Eğitimli Lineer Linner Olmayan Denetimsiz Denetimli Hopfield Adaptif Rezonans Kohonen Back Propagation Şekil 3.3. Yapay sinir ağlarõnõn genel sõnõflandõrmasõ Tablo 3.1 Yapay sinir ağlarõnõn uygulama alanlarõ ve kronolojik sõrasõ Uygulama Alanlarõ Kullanõlan Model Yõl Daktilo yazõ karakteri tanõmlama Perceptron 1957 Adaptif modemler, Telefon hatlarõnda yankõ önleyiciler Madaline Ses tanõmlama, robot kollarda öğrenme Avalanche 1967 Konuşma sentezi Back-propagation Veri tabanõ açõlõmlarõ Brain state in a box 1977 Karakter tanõmlama Neocognition Radar ve sonar tanõmlama Adaptif rezonans teorisi Uçak yönlendirmesi Self-organizing map 1980 Görüntü işleme Hopfield 1982 Çağõrõmsal bellek Hopfield 1985 Sonar ve radar Boltzmann

48 3.6 Çok Tabakalõ Yapay Sinir Ağõ Algoritmalarõ... giriş düğüm tabakasõ saklõ nöron tabakasõ çõkõş nöron tabakasõ Şekil 3.4 Üç girişe ve bir çõkõşa ve bir saklõ tabakaya sahip çok tabakalõ bir yapay sinir ağõnõn mimari yapõsõ. Bu yapõlar (Şekil 3.4), günümüzde çoğu YS uygulamalarõnõn temelini oluşturmaktadõr. Sözü edilen algoritmalar, yük tahmini, arõza yeri belirlenmesi, güvenlik değerlendirmesi sinyal işleme, optimal otomatik kompanzasyon, güç sistemi kararlõlõk kontrolü gibi elektrik güç sistemi alanlarõnda da yaygõn olarak kullanõlmaktadõrlar [51, 53, 54] Hopfield algoritmasõ τ 1 τ 1 τ 1 τ 1 Gecikme Elemanlarõ Şekil 3.5 Dört nöronlu bir Hopfield devresinin mimari yapõsõ Kendini düzenleyen, çağrõmsal bellek kullanan bir algoritmadõr (Şekil 3.5). Tek tabakalõ nöronlardan oluşur. Bunlar, hem giriş hem de çõkõş işlemini yaparlar. Her 33

49 nöron çõkõş işaretini kendi dõşõndaki diğer nöronlara giriş işareti olarak geri verir. Yapõ, gecikme elemanlarõnõ da içerir. Bu da, nöronlarõn yapõlarõndan kaynaklanan nonlineerliğe bağlõ olarak, nonlineer dinamik bir davranõş sergiler. Nonlineer dinamiklilik, saklama fonksiyonuna da etkiler. Hopfield devresine bir nörona giriş örüntüsü uygulandõğõnda, daha önce saklanmõş örüntüler arasõndan ona en yakõn olanõ seçilerek çõkõşa yollanõr. Bu özellikleriyle, elektrik güç sistemlerinde optimizasyon problemlerinin çözümünde ve kõsõtlõlõk analizlerinde çok başarõlõ sonuçlar veren bir yöntem olarak kullanõlõr [51, 54, 55] Kohonen modeli Denetimsiz (eğiticisiz) ileri yönde bir modeldir. Bir olay uzayõnda işaret almak için adaptif nöronlar kullanõr. Eğitmenin amacõ, birbirine komşu nöronlarõn benzer girişlere benzer çõkõşlar vermesini sağlamaktõr. Bu da, o birimin ve komşu birimlerin snaptik ağõrlõklarõnõ değiştirerek sağlanõr. Elektrik güç sistemlerinde, çok tabakalõ devreler gibi, Kohonen modeli de yük tahmini incelemelerinde başarõ ile kullanõlmaktadõr [53, 56] Adaptif rezonans teorisi (ART modeli) Oldukça güçlü bir model olmasõna karşõlõk, veri depolama tabakasõndaki nöronlarõn sayõlarõnõn sõnõrlõ kalmasõ (arttõrõlamamasõ) gibi bir problemi vardõr. ART modeli günümüzde araştõrma amacõ ile kullanõlmaktadõr. Belirli bir uygulama alanõ yoktur [57] Geriye yayõlõm (Back Propagation) algoritmasõ Matematiksel olarak geriye yayõlõm algoritmasõ, interaktif (etkileşimli) ve denetimli (eğiticili) bir algoritmadõr. İleri yönde bilgi akõşõ, hatanõn geri yönde yayõlmasõ ve ağõrlõklarõn güncellenmesi algoritmanõn üç temel unsurudur. Bu algoritma, saklõ tabakalarda giriş uzayõnõ tekrar kodlayabilme özelliği sayesinde zor öğrenme problemlerini çözebilen, çok katmanlõ, lineer olmayan bir yöntem olarak tanõmlanabilir. Araştõrmacõlar, iki tabakadan oluşmuş ve sigmoid fonksiyon kullanan bir geri yayõlõm algoritmasõnõn oldukça güçlü problem çözme yeteneğine sahip 34

50 olduğuna işaret etmişlerdir. Fakat birden fazla sayõda saklõ tabakaya sahip YSA nin daha üstün olduğuna dair matematiksel bir kanõt yoktur [54]. Tüm nöral devrelerde olduğu gibi, bu algoritmada da problem, temel yapõ taşlarõ olan nöronlara bağlõ ağõrlõk katsayõlarõnõn ayarlanmasõdõr. Şekil 3.6 Bir nöronun açõk gösterimi Şekil 3.6 da, o i : j. nörona giriş değerleri ω ij : j. nörona bağlõ ağõrlõk katsayõlarõ θ j : j. nörona ilişkin ek terim (bias) o j : j. nöron çõkõşõ t j : j. nöronun hedef çõkõş değeri olarak tanõmlanabilir. Şekil 3.7 de yukarõdaki temel yapõ kullanõlarak gerçekleştirilmiş, giriş, ara ve çõkõş tabakalarõndan oluşmuş, bilginin ileri yönde yayõldõğõ üç tabakalõ bir ağ göz gösterilmiştir. Şekil 3.7 Üç tabakalõ bir ağ Burada, çõkõş tabakasõna ilişkin, ağõrlõklõ toplamlar ve gerçek çõkõşlar aşağõdaki gibi verilebilir: 35

51 net = ω o + θ (3.6) j jk pj k o = f (net ) = f (3.7) Benzer şekilde ara tabaka çõkarõmlarõ için de net pj = ω o + θ (3.8) i ij pj j o = f (net ) = f (3.9) pj pj pj yazõlabilir. Burada p örüntü sayõsõ, f lineer olmayan bir fonksiyondur. f sigmoid fonksiyonu olarak tanõmlanõrsa 1 o = (3.10) 1+ e ω j jk o pj +θk 1 o = (3.11) pj 1 + e ω j ij o pi +θ j olur. Şekil 3.5 deki ağõn çõkõş düğümleri için bir enerji fonksiyonu tanõmlanõrsa, 1 2 E = (t o ), 2 p k E 1 = (3.12) 2 2 (t o ) şeklinde ifade edilebilir. Geriye yayõlõm algoritmasõnõn amacõ, E yõ minimum yapacak şekilde ağõrlõk katsayõlarõnõn ayarlanmasõdõr. İlgili algoritma, Ek B'de ayrõntõlõ olarak verilmiştir. 3.7 Yapay Sinir Ağlarõ Algoritmasõnõn Güneşten Gelen Enerji İle İlgili Tahminlere Uygunluğu Güneşten gelen ve yeryüzüne ulaşan radyasyonun önceden kolaylõkla tahmin edilememesinin en büyük sebebi, atmosfer içindeki õşõğõ tutan ve yutan cisimlerin 36

52 tam olarak modellenememesidir. Ayrõca, yeryüzünden ve diğer cisimlerden yansõyan õşõğõn, her durum için hesaplanmasõnda da ciddi zorluklar vardõr. Yeryüzüne gelen gün õşõğõ ile ilgili matematik modeller, belirli durumlar göz önüne alõnarak çõkarõlmõşlardõr ve değişken durumlar için doğru sonuçlar vermezler [24, 58]. Tüm bu faktörler göz önüne alõndõğõnda, dinamik bir tahmin yöntemi ile daha iyi tahminler yapõlabileceği sonucu ortaya çõkar [31,33,34,36]. Gökyüzünden gelen radyasyonun tahmini için kullanõlacak yöntemin belirlenmesinde aşağõdaki hususlar göz önünde bulundurulmalõdõr : Giriş ve çõkõş büyüklükleri arasõnda karmaşõk lineer olmayan ilişki kurma yeteneği, Bilgiyi güncellemek için öğrenme ve bunlarla ilgili genelleştirme yapabilme yeteneği, Tam olmayan ve birbiri ile ilişkisi az olan çok fazla bilginin işleneceği durumlara uygunluk, Esneklik, Belirsizlikleri değerlendirme yeteneği, Çok büyük ve karmaşõk bir model kurulmasõna ihtiyaç olmamasõ, Birbiri ile doğrudan ilişkisi olmayan verileri kullanabilme. Tüm bu durumlarõ göz önüne aldõğõmõzda, YSA bir tahmin yöntemi olarak güneşten gelen enerjinin belirlenmesine uygunluk göstermektedir [33, 36]. Her bir giriş vektörünün istenilen bir çõkõşla karşõlaştõrõldõğõ denetimli algoritma olarak geriye yayõlõm algoritmasõ, basitliği, bu tip tahminlerde iyi sonuç verme özelliğinden dolayõ kullanõlmaktadõr [33, 34]. Bu nedenle, bu çalõşmada da geriye yayõlõm algoritmasõ kullanõlmõştõr. 37

53 4. GÜNEŞ PİLLERİNDEN YÜKSEK VERİMLE YARARLANMAK İÇİN GERÇEKLEŞTİRİLEN ÖLÇÜ SİSTEMİ Bu bölümde, güneşten gelen enerjinin güneş panelleri tarafõndan daha verimli kullanõmõnõ sağlamak amacõyla geliştirilen algoritmanõn çalõşabilmesi için tasarlanan ölçü sistemi, genel hatlarõ ile anlatõlacaktõr. Ölçü sisteminin kurulduğu yerdeki ayrõntõlõ resimleri ve data bağlantõ şemalarõ EK C'de verilmiştir. 4.1 Genel Yapõ Ölçü sistemi, bir bilgisayar ağõ üzerine kurulmuştur. Sistemin esnekliğini arttõrmak amacõ ile bu ağ, internet ağõ seçilmiştir. Bu sayede, sistemin parçalarõnõn aynõ hacimde bulundurulma veya aralarõnda özel bir bağlantõ yapõlma zorunluluğu ortadan kalkmõştõr. Böylelikle, sistemin işleyişini kontrol edecek ve ona gerektiğinde müdahalede bulunacak kişi veya kişilerin bir telefon hattõ olan herhangi bir yerde bulunmalarõ yeterli olmaktadõr. Şekil 4.1'de şematik gösterimi verilen düzenek, birbirleri ile internet hattõ üzerinden haberleşen, üç temel bileşenden (a,b,c) meydana gelmektedir. Bunlarõn dõşõnda, PC'lerin (kişisel bilgisayar) saatlerinde zaman içinde oluşacak farklarõn ortadan kaldõrõlmasõ için, bir zaman sunucusuna (time server) (d) ihtiyaç vardõr. PC'ler, belirli periyotlarda, bu zaman sunucusundan saatlerini ayarlayarak kendi aralarõndaki senkronizasyon hatalarõnõ ortadan kaldõrmaktadõrlar. Şekil 4.1a da bulunan bilgisayar, ana program algoritmasõnõn çalõştõrõldõğõ makinedir. Ayrõca, atmosferden ve güneşten gelen õşõk enerjisi ile ilgili bilgilerin toplandõğõ "Veri Toplayõcõ" ve Güneş modülü, bu bilgisayar tarafõndan kontrol edilmektedir. Bilgisayar, 24 (3x8) bitlik bir giriş/çõkõş (i/o) kartõ ile ölçüm ve kontrol işlemlerini yapmaktadõr. 38

54 Internet Hattõ U.S. Naval Gözlemevi (tick.usno.navy.mil) Veri Toplayõcõ Kod çözücü, Kodlayõcõ tcp/ip tcp/ip Time Server (c) (d) 24bit i/o PC (veri toplama, konum kontrolü) Tüm Sistemin Gözlemlendiği PC (b) tcp/ip Güneş pilleri (a) Yapay Sinir Ağlarõ Algoritmasõnõn Çalõştõğõ PC Şekil 4.1 Ölçü sisteminin şematik gösterimi Şekil 4.1 b, yapay sinir ağlarõ algoritmasõnõn (YSA) üzerinde çalõştõğõ bilgisayarõ göstermektedir. YSA'nin çalõştõğõ bilgisayar, ana algoritmayõ çalõştõran bilgisayardan ayrõ bir makine olarak tasarlanmõştõr. Bunun amacõ, oldukça fazla işlem gücü gerektiren YSA yazõlõmõnõn daha hõzlõ çalõşmasõnõ sağlamaktõr. Ayrõca, bu yapõ sistemi modüler hale getirdiğinden, donanõmsal olarak tasarlanmõş bir YSA kullanõlmak istendiğinde, düzeneğin genel yapõsõnda ve yazõlõmlarõnda fazla bir değişiklik yapmasõnõ gerektirmeyecektir. Şekil 4.1 c, tüm düzeneğin çalõşmasõnõn izlendiği bir bilgisayardõr. Bu bilgisayarla güneş modülünden alõnan enerjinin miktarõ, güneş modülünün konumu, veri toplayõcõnõn aldõğõ veriler ve YSA işleyişi gözlenebilmektedir. Ayrõca, gerektiğinde bunlara müdahale edilebilmektedir. 39

55 4.2 Veri Toplayõcõ Kõsõm Bu kõsõm, gökyüzünü 18 er derecelik uzay açõlarõ ile tarayarak o bölgelerden gelen õşõk enerjisini ölçmek amacõ ile tasarlanmõştõr. Sistem, iki eksende ölçüm yapabilmek için, dokuz tane birbirine eş özellikte ve uygun açõlarda yerleştirilmiş fotodiyot ve adõm aralõğõ 18 derece olan bir step motordan (adõm motoru) oluşmaktadõr. Şekil 4.2 Veri toplayõcõ kõsmõn şematik gösterimi Adõm motoru, 18 derecelik adõmlarla, 180 derece kadar dönmektedir. Bu sayede foto diyotlar tüm gökyüzünü taramaktadõr (Şekil 4.2). Şekil 4.3, fotodiyotun α b uzay açõsõnõ görmesi için içine konulacağõ borunun kesitini göstermektedir. Şekil 4.3'deki borunun uzunluğu (L b ) basit bir geometrik ifade kullanõlarak αb d b1 + d b = tg 90 (4.1) Lb şeklinde hesaplanabilir. Burada d b1 : boru iç çapõ, d b2 : fotodiyotun õşõk gören bölgesinin çapõnõ göstermektedir. 40

56 Şekil 4.3 Fotodiyotun gördüğü uzay açõnõn belirlenmesi Şekil 4.4 Veri toplayõcõ kõsmõn fotoğrafõ 41

57 Veri toplayõcõ kõsmõn kuzey-güney konumunda yerleştirildiği yerdeki fotoğrafõ, Şekil 4.4'te verilmiştir. Burada, polikarbondan yapõlmõş saydam küre, içindeki cihazlarõ dõş etkilerden korumak amacõ ile yerleştirilmiştir. Döner kõsmõn konumu, optik bir sensör tarafõndan algõlanmaktadõr. 4.3 Güneş lerini Temsil Eden Kõsõm Ölçü sisteminin bu kõsmõ, maksimum çõkõş gücü 1.2 Watt olan Solarex firmasõnõn MSX-01F modeli bir güneş modülü (Ek D) ile 18'er derecelik adõmlarla dönebilen iki adet adõm motorundan meydana gelmektedir. Şekil 4.5, bu kõsmõn şematik bir gösterimidir. Güneş modülü iki adõm motorunun uygun konum kombinasyonlarõ sayesinde gökyüzünün istenilen bölgesine yönlendirilebilmektedir. Şekil 4.5 Güneş panellerini temsil eden kõsmõn şematik gösterimi Güneş panellerini modelleyen 1.2 Watt'lõk güneş modülü ve bunu iki eksende hareket ettiren motorlarõn bulunduğu grubun fotoğrafõ, Şekil 4.6'da verilmiştir. Burada, grubun dõşõ, cihazlarõ dõş etkilerden korumak amacõ ile bir saydam polikarbon koruma ile çevrelenmiştir. Bu koruma, güneş modülünün koyu renk olmasõ yüzünden içeride oluşacak sera etkisini azaltmak amacõ ile büyük tutulmuştur. Ayrõca, alt kõsma yerleştirilmiş bir fanla sürekli olarak içerideki havanõn değiştirilmesi sağlanmõştõr. 42

58 Güneş modülünün sõnõr konumlarõ, düşeyde ve yatayda iki limit anahtarõ ile algõlanmaktadõr. Veri toplayõcõ sensörü ve güneş modülünü koruyan yarõkürelerin, iç yüzeyinden gelen õşõk yansõmalarõnõn etkileri, uygun bilgisayar yazõlõmlarõ ile yok edilmiştir. Şekil 4.6 Güneş panellerini temsil eden kõsmõn fotoğrafõ 4.4 Kodlayõcõ ve Kod Çözücü Kõsõm Bu kõsõm, ölçü sisteminin, veri toplayõcõ kõsmõ ile güneş panellerini modelleyen kõsmõnõn, bilgisayar ile olan bağlantõsõ için bir ara yüz (interface) görevini görür. Bilgisayarõn giriş/çõkõş (i/o) kartõndan gelen adõm motorlarõnõn hareket bilgilerini kuvvetlendirerek, adõm motorlarõna yönlendirir. Adõm motorlarõnõn konumlarõnõ bildiren bilgileri de bilgisayarõn i/o kartõna yönlendirir. Veri toplayõcõnõn fotodiyotlarõndan gelen analog işaretler, bir çoğullayõcõ (multiplexer) tarafõndan teker teker alõnõr ve 8 bitlik bir analog-digital çevirici kullanarak sayõsal hale getirilir. 43

59 Daha sonra, bu veriler bilgisayara gönderilir. Ayrõca bu kõsõmda, güneş modülünün gücü ölçülüp sayõsal hale çevrilerek i/o kartõna iletilir. 4.5 Ölçü Sisteminde Kullanõlan Bilgisayarlar ve Yazõlõmlarõ Düzenek, üç adet PC tarafõndan çalõştõrõlmaktadõr. Bunlar, mümkün olan en düşük işlemci gücü ve hafõza düşünülerek seçilmişlerdir. Veri toplama ve konum kontrolü yapan bilgisayar Intel /66 işlemcili ve 8 Mb RAM'e sahip bir bilgisayardõr. Üzerinde bir 24 bitlik i/o kartõ bulunmaktadõr. İşletim sistemi, Windows 95 olup, Bölüm 5 de ayrõntõlarõ verilecek olan "Kontrol ve Yönlendirme Algoritmasõ" bu bilgisayar üzerinde çalõşmaktadõr. Üzerinde YSA'nõn çalõştõğõ bilgisayar, Intel PII 450 Mhz işlemciye ve 64 Mb RAM'e sahiptir. İşletim sistemi olarak Windows NT Workstation 4 kullanmakta olan bilgisayarda DOS modunda, YSA çalõştõrõlmaktadõr. Sistemi gözlemlemekte kullanõlan PC, Intel Celeron 433 işlemcili 32 RAM'e sahip bir Notebook bilgisayardõr. Üzerinde Windows 98 işletim sistemi bulunan bilgisayarla, gerektiğinde internet hattõnõn her hangi bir noktasõndan bağlanõlarak, otomatik olarak işleyen ölçü sisteminin çalõşmasõ hakkõnda bilgi alõnmakta ve istenirse, işleyişe müdahale edilebilmektedir. 4.6 Ölçü Sisteminin Kurulduğu Yer Yukarõdaki bölümlerde kõsaca yapõsõ ve parçalarõ tanõtõlan ölçü sistemi, kuzey enlemi ile doğu boylamõna bulunan, İstanbul Teknik Üniversitesi Ayazağa kampüsündeki Elektrik-Elektronik Fakültesi binasõnõn terasõna kurulmuştur. Düzeneğin kurulduğu noktadan 360 derecelik bir görüş açõsõ ile bakõldõğõ zaman görünen engeller, Şekil 4.7'de gösterilmiştir. Bu şekil, 36 derecelik 10 tane fotoğrafõn birleştirilmesi sonucu elde edilen resmin, parlaklõk ve kontrasõ değiştirilip iki renkli bir biçime getirilmesi ile oluşturulmuştur. Bu fotoğraftan da rahatlõkla görülebileceği üzere, gökyüzünden gelen õşõğõ etkileyebilecek engellerin tamamõna yakõn bir kõsmõ, ölçüm bölgesinin altõ olan 9 derecelik yükseklik açõsõ sõnõrõnõn altõnda kalmaktadõr. 44

60 Şekil 4.7 Düzeneğin kurulduğu noktadan 360 derecelik bir görüş açõsõ ile bakõldõğõ zaman görünen engeller. 45

61 5. GÜNEŞ PİLLERİNİ YÖNLENDİRME İÇİN GELİŞTİRİLEN ALGORİTMA Güneş panellerinin kullanõmõnda verimi arttõrmanõn yollarõndan biri, panelleri gün õşõğõndan daha fazla yararlanacaklarõ bir şekilde yönlendirmektir. Bu işlemi gerçekleştirmek için geliştirilen bir algoritma, bu bölümde ayrõntõlõ olarak anlatõlmaktadõr. 5.1 Görev Paylaşõmõ Ana program, periyodik olarak belirli zaman dilimlerinde çalõşmakta, gelen enerjinin durumuna göre panellerin yönü ile ilgili bir karar vermekte ve bunu uygulamaktadõr. Program, iki bilgisayarda eş zamanlõ olarak çalõşmaktadõr. Bunlardan bir tanesi, yapay sinir ağlarõ algoritmasõnõn (YSA) modül olarak çalõştõğõ, işlem gücü yüksek bir bilgisayardõr. Burada, YSA nõn öğrenme aşamasõ yapõlmakta ve ağõrlõk katsayõlarõ oluşturulmaktadõr. Diğeri ise, programõn ana döngülerinin, karar verme mekanizmalarõnõn ve panellerin hareketi için gerekli alt programlarõn çalõştõğõ bilgisayardõr. Bu makine, aynõ zamanda, sensörün hareketi ile veri toplama kõsmõnõn çalõştõrõlmasõnõ da üstlenmiştir. 5.2 Gökyüzünden Gelen Enerji Miktarõna Göre Sõnõflandõrma Tarafõmõzdan tasarlanan ve Şekil 5.1'de, akõş diyagramõnõn tamamõ verilen program, güneş modülünün ürettiği enerji miktarõna göre, altõ durumu göz önüne alarak çalõşmaktadõr. 46

62 Başla Işõk verilerini sil YSA ağõrlõk katsayõlarõnõ sil Periyot sonuna kadar bekle Time Serverdan ayar yap periyot sonuna kadar bekle Gündüz Gece mi? Gündüz mü? Gece Işõk verilerini sil Eski õşõk verilerini oku Sensör verilerini oku Işõk ve sensör verilerini yaz YSA ile ağõrlõk katsayõlarõnõ hesapla eps'yi tanõmla var iki grup veri var mõ? yok Hayõr Tüm veriler eps'den küçük mü? Evet Modülü Zenite çevir Sensörden bir periyot sonra alõnacak değerleri lineer fonksiyon ile hesapla Bir grubun tamamõ eps'den küçük mü? Hayõr Güneş var mõ? Evet Evet Modülü Güneşe çevir Hayõr yok Ağõrlõk kaysayõlarõ var mõ? var YSA ile, sensörden bir periyot sonra alõnacak değerleri hesapla Modülü hesaplanan yöne çevir Modülün hareketi sõrasõnda harcanacak enerjiyi göz önüne alarak, çevrileceği konumu belirle YSA ile, modülün herhangi bir yöne çevrilmesi durumunda üretecekleri enerjiyi hesapla Şekil 5.1 Güneş modüllerinin güneşten daha verimli bir şekilde yararlanabilmesi için geliştirilen programõn akõş diyagramõ 47

63 Bunlardan birincisi, gece durumudur (Şekil 5.1 deki akõş diyagramõnõn Şekil 5.2'deki döngüsü). Bu durum, güneş battõktan (ufuk çizgisinin altõna indikten) 20 dakika sonraki ve doğmadan (ufuk çizgisinin üstüme çõkmadan) 20 dakika öncesi arasõnda geçen zamana karşõlõk gelmektedir. Elimizde bulunan güneş modülü ile yapõlan ölçümlerde, açõk bir günde, bu süreler arasõnda, güneş modülünden alõnabilecek en yüksek enerji değerinin pilin nominal gücünün % 0.1 'inden daha aşağõda kaldõğõ görülmüştür. Tasarlanan algoritma, bu durum için, güneş panellerini hareket ettirmemektedir. Güneşin doğma ve batma zamanlarõ, Bölüm 2 de verilen 2.3 ile 2.11 arasõndaki ifadeler kullanõlarak yazõlan alt program yardõmõyla hesaplanmaktadõr. Başla Işõk verilerini sil YSA ağõrlõk katsayõlarõnõ sil Periyot sonuna kadar bekle Time Serverdan ayar yap Gece mi? Gündüz mü? Gece Işõk verilerini sil Şekil 5.2 Programõn gece durumundaki döngüsü İkinci durum, programõn çalõşmaya yeni başladõğõ veya her hangi bir sebepten dolayõ çalõşmasõnda kesinti meydana geldiği zamana karşõ gelmektedir (Şekil 5.1'deki akõş diyagramõnõn Şekil 5.3'deki döngüsü). Burada program, sadece sensör tarafõndan veri toplamakta, panelleri hareket ettirmemektedir. Üçüncü durum, tüm konumlar için, pillerin üretebileceği enerjinin düşük bir seviyede olmasõna karşõ gelmektedir (Şekil 5.1'deki akõş diyagramõnõn Şekil 5.4'deki döngüsü). Burada, paneller en fazla enerji alabileceği tahmin edilen ve her hangi bir yöne dönmesi için en az enerji harcanacak zenit doğrultusuna çevrilmektedir. Bu çalõşma biçimi, güneşin ufka yakõn olduğu bulutlu günler ile kõş mevsiminde kapalõ ve yağmurlu havalarda tercih edilmektedir. 48

64 Başla Işõk verilerini sil YSA ağõrlõk katsayõlarõnõ sil Periyot sonuna kadar bekle Time Serverdan ayar yap Gündüz Gece mi? Gündüz mü? Eski õşõk verilerini oku Sensör verilerini oku Işõk ve sensör verilerini yaz iki grup veri var mõ? yok Şekil 5.3 Programõn çalõşmaya yeni başladõğõ veya her hangi bir sebepten dolayõ çalõşmasõnda kesinti meydana geldiği zaman izleyeceği yol Başla Işõk verilerini sil YSA ağõrlõk katsayõlarõnõ sil Periyot sonuna kadar bekle Time Serverdan ayar yap Gündüz Gece mi? Gündüz mü? Eski õşõk verilerini oku Sensör verilerini oku Işõk ve sensör verilerini yaz eps'yi tanõmla var iki grup veri var mõ? Tüm veriler eps'den küçük mü? Evet Modülü Zenite çevir Şekil 5.4 Programõn õşõk seviyesinin düşük olduğu durumundaki döngüsü Pillere gelen õşõk enerjisinin bir periyotluk zaman için kesintiye uğramasõ veya azalmasõ, dördüncü durum olarak tanõmlanmõştõr (Şekil 5.1'deki akõş diyagramõnõn Şekil 5.5'deki döngüsü). Bu olay, havanõn geçici olarak hõzlõ bir şekilde kararmasõ veya herhangi bir sebepten dolayõ gök õşõğõnõ ölçen cihazõn önünün kapanmasõndan kaynaklanabilir. Burada, güneş modüllerinin konumlarõ değiştirilmemektedir. 49

65 Başla Işõk verilerini sil YSA ağõrlõk katsayõlarõnõ sil Periyot sonuna kadar bekle Time Serverdan ayar yap Gündüz Gece mi? Gündüz mü? Eski õşõk verilerini oku Sensör verilerini oku Işõk ve sensör verilerini yaz eps'yi tanõmla var iki grup veri var mõ? Hayõr Tüm veriler eps'den küçük mü? Bir grubun tamamõ eps'den küçük mü? Evet Şekil 5.5 Gelen õşõk enerjisinin bir periyotluk zaman için kesintiye uğramasõ veya azalmasõ durumunda programõn izleyeceği yol. Başla Işõk verilerini sil YSA ağõrlõk katsayõlarõnõ sil Periyot sonuna kadar bekle Time Serverdan ayar yap Gündüz Gece mi? Gündüz mü? Eski õşõk verilerini oku Sensör verilerini oku Işõk ve sensör verilerini yaz eps'yi tanõmla var iki grup veri var mõ? Hayõr Tüm veriler eps'den küçük mü? Bir grubun tamamõ eps'den küçük mü? Hayõr Güneş var mõ? Evet Modülü Güneşe çevir Şekil 5.6 Programõn güneşin olduğu durumdaki döngüsü 50

66 Beşinci durum güneşin olduğu durumdur (Şekil 5.1'deki akõş diyagramõnõn Şekil 5.6'daki döngüsü). Güneşin o andaki konumu, Bölüm 2'de verilen 2.3 ile 2.11 arasõndaki ifadeler kullanõlarak yazõlan alt program yardõmõyla hesaplanmakta ve paneller güneşe çevrilmektedir. Altõncõ ve son durum, havanõn kapalõ olduğu ama kullanõlabilecek miktarlarda enerji üretmeye yetecek kadar õşõmanõn bulunduğu durumdur (Şekil 5.1'deki akõş diyagramõnõn Şekil 5.7'daki döngüsü). Bu durumda, yapay sinir ağlarõ algoritmasõ kullanõlarak paneller, sistemden net olarak en çok enerji alõnacak pozisyona getirilmektedir. Başla Işõk verilerini sil YSA ağõrlõk katsayõlarõnõ sil Time Serverdan ayar yap periyot sonuna kadar bekle Gündüz Gece mi? Gündüz mü? Eski õşõk verilerini oku Sensör verilerini oku Işõk ve sensör verilerini yaz 1 eps'yi tanõmla var iki grup veri var mõ? YSA ile ağõrlõk katsayõlarõnõ hesapla Hayõr Tüm veriler eps'den küçük mü? Bir grubun tamamõ eps'den küçük mü? Sensörden bir periyot sonra alõnacak değerleri lineer foksiyon ile hesapla Hayõr Güneş var mõ? Hayõr 2 Ağõrlõk YSA ile, sensörden bir kaysayõlarõ periyot sonra alõnacak yok var mõ? var değerleri hesapla 3 Modülü hesaplanan yöne çevir Modülün hareketi sõrasõnda harcanacak enerjiyi göz önüne alarak, çevrileceği konumu belirle YSA ile, modülün herhangi bir yöne çevrilmesi durumunda üretecekleri enerjiyi hesapla Şekil 5.7 Programõn kapalõ havalarda izlediği döngü Bu döngü iki temel bölümden oluşmaktadõr. Bunlardan biri, gerçek zamanda (real time) veri işleyerek, YSA için ağõrlõk katsayõlarõnõ sürekli güncelleyen kõsõmdõr (1). Bu kõsõm başka bir bilgisayarda çalõşmaktadõr. Burada hesaplanan ağõrlõk katsayõlarõyla sonraki döngüde, bir zaman dilimi (periyot) sonrasõ için sensörün 51

67 ölçeceği değerler tahmin edilmektedir (2). İkinci bölüm ise, daha önce hesaplanmõş sabit ağõrlõk katsayõlarõnõ kullanarak, sensörün ölçtüğü değerlerden güneş panelinin istenen bir yöne çevrildiği durumda üreteceği enerjiyi tahmin eden, YSA programõnõ içermektedir (3). Bu iki YSA programõndan sürekli ağõrlõk katsayõlarõnõ güncelleyeni Bölüm 5.4'de, diğeri ise Bölüm 5.5 de ayrõntõlõ olarak anlatõlacaktõr. Ayrõca Şekil 5.7 deki döngüde yapõlan işlemler de, bir bütün halinde ayrõntõlõ olarak, Bölüm 5.6 de açõklanmaktadõr. 5.3 Sensör Tarafõndan Ölçülen Değerler Program, Bölüm 5.2 de anlatõlan durumlara, sensör tarafõndan alõnan verileri değerlendirerek karar vermektedir. Bu yüzden, bu bölümde, sensörün ölçtüğü ve analog-digital çevirici ile sayõsal hale getirilen verilerin anlamõ yorumlanacaktõr. Tüm gökyüzü, sensör tarafõndan, her periyotun başõnda taranõr. 18 derecelik uzay açõlar ile taranan gökyüzünden gelen parõltõ değerleri ile ilgili bilgiler, 8 bitlik bir Analog-Digital çevirici tarafõndan arasõ sayõsal değerlere çevrilerek bir matriste saklanõr. Yapõlan çok sayõdaki ölçümler içinden, örnek olarak alõnan 20 ocak 2000 saat 12:40 ta sensör tarafõndan ölçülen değerler, Tablo 5.1'de verilmiştir. Tablo ocak 2000 saat 12:40 daki veriler γ s γ s α s α s

68 Şekil 5.8 Tablo 5.1'deki verilerin kutupsal koordinatlarda gösterimi Şekil 5.9 Şekil 5.1 de verilen sayõsal değerlerin gri tonlar ile gösterimi 53

69 Daha rahat izlenebilmesi açõsõndan Tablo 5.1 de görülen örnek veriler, Şekil 5.8'de gökyüzünün yerdeki izdüşümünü çağrõştõran kutupsal koordinatlarda verilmiştir. Şekil 5.9 da ise kutupsal koordinatlarda açõklanan bu değerler, en aydõnlõk kõsõm açõk gri ve en karanlõk kõsõm koyu gri olmak üzere renklendirilerek gösterilmiştir. Ana programõn çalõşmasõ ve bulutluluk ile ilgili tahminler sõrasõnda, YSA ya öğretilen ve YSA tarafõndan hesaplanan veriler, Tablo 5.1'de verilen yapõdadõr. 5.4 Bulutlu Havalarda Gökyüzünün Parõltõsõnõn Tahmini Güneş panellerinin kapalõ havalarda en yüksek verimle çalõştõğõ durum, gökyüzünün parõltõsõnõn en çok olduğu yöne doğru çevrildiği durumdur. Gökyüzünün parõltõsõ, bulutlarõn yapõsõ ve hõzõna bağlõ olarak sürekli değişmektedir. Her an için parõltõnõn en yüksek olduğu bölgeyi güneş panellerine izletmek fazla enerji harcatan bir yöntemdir. Çoğu durumda, özellikle kapalõ havalarda, panellerin çõkõş gücünün de nominal çõkõş gücünün yüzde beşinin altõnda olduğu göz önüne alõnõrsa, bu yöntemin kullanõşsõz olduğu görülür. Burada, önerebilecek yöntemlerden biri, panelleri, belirli periyotlarda en az enerji harcayõp en çok enerji üretebilecekleri konuma getirmektir. Bunun sağlanmasõ için, panelin, seçilen bir zaman dilimi sonrasõ ne kadar enerji üreteceğinin ve buna bağlõ olarak da gökyüzünün parõltõ dağõlõmõnõn tahmin edilmesi gerekmektedir. Geliştirilen program, yukarõda anlatõlan amaçlar doğrultusunda, gökyüzünün parõltõ dağõlõmõnõn tahminini yapabilmek için gerçek zamanda çalõşan bir YSA kullanmaktadõr Gerçek zamanda çalõşan yapay sinir ağõ algoritmasõ için giriş ve çõkõş verileri Gerçek zamanda çalõşõlan YSA için üç periyottaki veriler esas alõnmõştõr. Bunlar bir önceki, çalõşma anõndaki ve bir sonraki zaman dilimindeki verilerdir. Çalõşmada periyot olarak 5 dakika alõnmõştõr. Bu değer göz önüne alõndõğõnda ve programõn çalõştõğõ an t anõ olarak adlandõrõldõğõnda YSA'nõn öğrenme çiftlerinin ait olduğu zaman dilimleri t-5, t ve t+5 dakikadõr. Bunlardan t-5 ve t anlarõndaki veriler doğrudan ölçüm sonucu sensörden elde edilen değerlerdir. t+5 anõndaki veriler ise bir önceki çevrimde YSA tarafõndan tahmin edilmiş verilerdir. 54

70 Eğer program, Şekil 5.7 'deki döngüye geldiğinde, bir önceki döngüden hesaplanmõş t+5 anõna ait veriler yoksa (bu, ağõrlõk katsayõlarõnõn olup olmamasõ ile saptanmaktadõr), bu değerler doğrusal bir foksiyon yardõmõyla hesaplanmaktadõr. Şekil 5.10 ve Şekil 5.11'de, gerçek zamanda çalõşan YSA için, tahmin ve öğrenme süreçlerindeki giriş ve çõkõş verileri gösterilmektedir. Çalõşma anõ için sensör verileri (t) Y S A 5 dakika sonrasõnõn sensör verileri (t+5) Eski Ağõrlõk Katsayõlarõ Şekil 5.10 Tahmin sürecinde giriş ve çõkõş verileri 1. çift 5 dakika öncesinin sensör verileri (t-5) Çalõşma anõ için sensör verileri (t) Y S A Çalõşma anõ için sensör verileri (t) 5 dakika sonrasõnõn sensör verileri (t+5) Yeni Ağõrlõk Katsayõlarõ 2. çift Şekil 5.11 Öğrenme sürecinde giriş ve çõkõş verileri 55

71 5.4.2 Parametrelerin belirlenmesi Sensörden herhangi bir t anõnda gelen veriler, Tablo 5.1'deki yapõdadõr. Buradan, YSA'nõn giriş ve çõkõş düğümleri sayõsõ 90 olarak belirlenmiştir. İki tabakalõ olarak seçilen ağda öğrenmeyi sağlamak (uygun ağõrlõk katsayõlarõnõn bulunmasõ) için Geriye Yayõlõm Algoritmasõ (GYA), aktivasyon fonksiyonu olarak sigmoid fonksiyonu kullanõlmõştõr. YSA, bir döngüdeki öğrenme sürecini bir periyotluk zaman dolmadan tamamlamak zorundadõr. Bu yüzden, YSA'nõn üzerinde çalõştõğõ bilgisayarõn işlemcisinin gücü yüksek olmalõdõr. Sõnõrlõ bir zaman aralõğõ içinde öğrenme işini tamamlamak zorunda olan algoritmanõn öğrenmesini kolaylaştõrmak için, ağõrlõk katsayõlarõnõn ilk değerleri rasgele seçilmemekte ve bir önceki periyotta hesaplanan değerler alõnmaktadõr. İterasyonu durdurma kriteri olarak, toplam hata yerine, iterasyon zamanõ alõnmõştõr. Bunun sebebi, öğrenme işleminin beş dakika (300 s) olarak seçilen bir periyotluk zaman içinde tamamlanma zorunluluğudur. Öğrenme süreci dõşõnda, ana algoritmanõn bir döngüde harcadõğõ en fazla zaman, 10 saniyenin altõnda kaldõğõndan, YSA'nõn öğrenme süreci için 280 saniye ayrõlmõştõr. Geriye kalan 10 saniyelik süre ise bilgisayarlarõn haberleşmesi sõrasõnda oluşabilecek gecikmelere bõrakõlmõştõr. Gerçek zamanda çalõşan YSA'nõn saklõ tabakadaki nöron sayõsõnõn ve öğrenme katsayõsõnõn saptanmasõnda, 1999 yõlõnõn rasgele seçilen 90 gününde alõnan 2500 örnek veri kullanõlmõştõr. Öğrenme katsayõsõnõn 0.95, 0.85, 0.75 değerleri ve saklõ tabakadaki nöron sayõsõnõn 5, 10, 20, 30 değerleri için, bu veriler kullanõlarak, YSA çalõştõrõlmõştõr. Hesaplanan ağõrlõk katsayõlarõ yardõmõ ile tahmin edilen değerler, bir periyot sonra ölçülen değerlerle karşõlaştõrõlarak, bağõl hatalar yüzde cinsinden hesaplanmõştõr. Tüm bu sonuçlar, Şekil 5.12 de verilmiştir. Şekilden de görüleceği üzere bağõl hatanõn en az olduğu durum, öğrenme katsayõsõnõn 0.85 ve saklõ tabakadaki nöron sayõsõnõn 10 alõndõğõ durumdur. Burada, iterasyonu durdurma kriteri zaman olduğundan, YSA'nõn öğrenme sürecinin çalõştõğõ bilgisayarõn işlem hõzõ değiştirilirse bu parametrelerin yeniden belirlenmesi gerekir. 56

72 Şekil 5.12 Öğrenme katsayõsõ ve saklõ tabakadaki nöron sayõsõnõn yüzde bağõl hata üzerindeki etkisi Bulutlu havalarda gökyüzünün parõltõsõnõn tahmininde farklõ yöntemlerin karşõlaştõrõlmasõ Bu çalõşmada, YSA dõşõnda, alõnan verilere birinci ve ikinci mertebeden fonksiyonlar uydurularak da tahmin yapõlmõştõr. Bunun amacõ, seçilen YSA yönteminin kullanõşlõlõğõnõ göstermektir. Şekil 5.14, 1999 yõlõnda toplanan tüm veriler için bu üç yöntem sonucu hesaplanan tahmin değerleri ile gerçek değerler arasõndaki ortama bağõl hatayõ karşõlaştõrmaktadõr. Şekilden de görüldüğü gibi YSA kullanõldõğõnda %8 civarõnda olan hata, son iki değerden geçirilen birinci mertebeden bir fonksiyon kullanõldõğõnda %14 dolaylarõna çõkmõştõr. Son üç değerle hesaplanan 2. mertebeden fonksiyon kullanõldõğõnda da, bu hata, %22 dolaylarõna çõkmaktadõr. Tüm bu sonuçlarõn õşõğõ altõnda, sözü edilen tahmin için YSA kullanõlmasõnõn uygun bir karar olacağõ görülmüştür. 57

73 Şekil 5.13 Birinci, ikinci mertebeden fonksiyonlar ve YSA kullanõlarak yapõlan tahminler sonucu oluşan ortalama bağõl hatalar 5.5 Ölçüm Değerleriyle lerinin Hareketine Bağlõ Üretim Enerjisinin Tahmini Kapalõ havalarda, sensörden alõnan bilgiler kullanõlarak, panellerin herhangi bir yöne çevrilmesi durumunda üretecekleri enerjinin bilinmesi, pillerin o yöne çevrilme kararõnõ etkileyen en önemli parametrelerden biridir. Tasarlanan program içindeki bir alt program, bu amaçla, YSA kullanarak sensör verileri ile panel çõkõş güçleri arasõnda bir bağlantõ kurmaktadõr. Bu işlem, 90 giriş ve 90 çõkõş düğümü bulunan bir yapay sinir ağõ ile gerçekleştirilmiştir. Ağõrlõk katsayõlarõnõn belirlenmesi için bu tip verilerin işlenmesinde oldukça iyi sonuçlar veren, Geriye Yayõlõm (Back Propagation) Algoritmasõ kullanõlmõştõr lerden alõnacak enerjinin klasik yöntemlerle tahmin zorluğu Güneş panellerine ulaşan õşõk enerjisi, üç kaynaktan gelmektedir. Bunlarõn en kuvvetlisi, doğrudan güneşten gelen õşõktõr. Kaynaklardan ikincisi, gökyüzüdür. Dolaylõ güneş õşõnõmõmõn bir bölümü gökyüzünden ve buradaki bulutlardan yansõyarak gelmektedir. Bu iki kaynaktan gelen õşõğõn bir kõsmõ yeryüzü tarafõndan 58

74 yutulur. Bir kõsmõ ise yansõtõlõr. Özellikle panellerin yer normali ile yaptõklarõ açõnõn küçük olduğu durumlarda, yerden yansõyarak gelen enerji de önem kazanõr [19]. Yerden yansõyarak gelen õşõk (ground albedo), yerin bitki örtüsünden yapõlaşmanõn türüne ve mevsimlere kadar bir çok değişkene bağlõdõr [14]. Ayrõca, güneş panellerine bu yolla gelen enerji, panellerin açõsõ ve yönü ile de ilişkilidir. Tüm bu veriler õşõğõ altõnda, gökyüzünden gelen enerjiyi, daha önce anlatõlan ve ölçme sisteminde kullanõlan yapõda bir sensörle ölçmek gerekir. Daha sonra buradan alõnan verileri kullanarak, panellerin her hangi bir konumunda üretilecek enerjiyi hesaplamak için gelişmiş bir yönteme ihtiyaç vardõr. Klasik eğri uydurma ve regresyon analizi yöntemleri hatalõ sonuçlar verebilmektedir. Bu çalõşmada, sonraki bölümlerde ayrõntõlarõ verilecek olan yapay sinir ağlarõ kullanarak, yukarõda sözü geçen tahmin yapõlmaya çalõşõlmõştõr. YSA'nõn gerek lineer olmayan verileri işlemedeki başarõsõ, gerekse bu tip, çok sayõda parametrenin iç içe geçtiği durumlardaki tahmin yeteneği, bu kararõ vermeye iten faktörlerin başõnda gelmektedir Güç tahmininde kullanõlan yapay sinir ağõ algoritmasõndaki parametrelerin seçimi Veri toplayõcõ sistem gökyüzünün bir andaki durumu için 90 sayõsal büyüklük toplamaktadõr. Buna benzer şekilde, güneş paneli de yatay ve düşeyde 18 derecelik hareketler sonucu, 90 farklõ konuma getirilebilmektedir. Bu verilerden yola çõkõlarak YSA için tasarlanan ağ 90 girişli ve 90 çõkõşlõ ve iki tabakalõ olarak gerçekleştirilmiştir. Aktivasyon fonksiyonu olarak 0 ile 1 arasõnda değişen sigmoid fonksiyonu kullanõlmõştõr. Saklõ tabakadaki nöron sayõsõ 10, 20, 30, 40 ve 50 alõnarak, öğrenme aşamasõndaki toplam hatalarõn iterasyon sayõsõ ile değişimleri (Şekil 5.14a ve Şekil 5.14b) incelenmiştir. 59

75 Şekil 5.14a İterasyon sayõsõ ile toplam hatanõn değişimi Şekil 5.14b İterasyon sayõsõ ile toplam hatanõn değişimi Ayrõca, iterasyon sonucu elde edilen ağõrlõk katsayõlarõ kullanõlarak yapõlan tahmin değerlerindeki ortalama bağõl hatalar, farklõ nöron sayõlarõ için hesaplanmõştõr (Şekil 5.15). Bu eğrilerden yola çõkõlarak, saklõ tabakadaki en uygun nöron sayõsõ 20 olarak belirlenmiştir. 0 ile 1 arasõnda değerler alabilen öğrenme parametresinin de, 0.65,.0.75, 0.85 ve 0.95 değerlerindeki bağõl hatanõn değişimi incelenerek (Şekil 5.16), 0.85 alõnmasõna karar verilmiştir. 60

76 Şekil 5.15 Saklõ tabakadaki nöron sayõsõ ile bağõl hatanõn değişimi Şekil 5.16 Farklõ öğrenme katsayõlarõ için bağõl hatanõn değerleri Yapõlan incelemeler sonucu, iterasyon sayõsõnõn belirli bir değerden sonraki artõşõ, tahmin sonucu bulunan değerlerdeki bağõl hatanõn artmasõna yol açmaktadõr. Saklõ tabakadaki nöron sayõsõ 20, öğrenme katsayõsõ 0.85 alõnarak çeşitli iterasyon değerleri için, öğrenme sõrasõndaki toplam hata ile tahmin sõrasõndaki bağõl hata Şekil 5.17'de verilmiştir. Bu grafiklerden yola çõkarak, kullanõlan sistem için en uygun iterasyon değerinin olduğu saptanmõştõr. Şekil 5.17 İterasyon sayõsõnõn bağõl ve toplam hata üzerindeki etkisi 61

77 5.5.3 Öğrenme süreci için veri toplanmasõ Güneş panelinin üreteceği enerjinin, sensörün ölçtüğü değerlerle tahmin edilmesi aşamasõ için çalõştõrõlan YSA nõn öğrenme sürecindeki veriler, 1999 yõlõ içinde rasgele alõnan yüz örneği içermektedir. Bağõl hatalarõn hesaplanmasõnda, aynõ yõla ilişkin rasgele farklõ yüz adet örnek alõnmõştõr. Bu bilgilerin güneş modülünden gelen kõsmõ watt biriminde olup, YSA nõn çõkõş büyüklükleridir. Sensörden gelen bilgiler ise, o bölgeden gelen enerji ile orantõlõ arasõnda değerlerden oluşmaktadõr. Bu veriler, YSA nõn giriş büyüklükleridir. Giriş ve çõkõş dizileri, kendi aralarõnda değerleri 0.1 ile 0.9 arasõnda olacak şekilde normalize edilerek, YSA da kullanõlmõşlardõr. Bunun amacõ, 0-1 arasõnda değişen sigmoid fonksiyonunun asimtotik değerlerinden uzak durmaktõr. 5.6 Kapalõ Havalarda Maksimum Enerji Üretecek Şekilde Güneş lerinin Yönlendirilmesi Kapalõ, fakat enerji üretilebilecek kadar aydõnlõk olan havalarda program, Şekil 5.7 deki döngüyü izler. Daha önceden, gerçek zamanda çalõşan YSA için hesaplanmõş ağõrlõk katsayõlarõnõn olmamasõ durumunda, t+5 anõndaki sensör verileri, önceden ölçülmüş değerler (t-5 ve t anlarõndaki) kullanõlarak bir doğrusal fonksiyon yardõmõyla üretilir. Sonra, tüm bu değerler YSA nõn öğrenme aşamasõnda kullanõlõr (Şekil 5.11). Önceden hesaplanmõş ağõrlõk katsayõlarõnõn olmasõ durumunda, YSA ile t+5 anõ için sensör verileri tahmin edilir (Şekil 5.10). t anõ için ölçülen ve t+5 anõ için hesaplanan değerler, Bölüm 5.5'de anlatõlan ve sensör verilerini kullanarak, tüm yönler için, 1.2 watt gücündeki güneş panelinin üreteceği güçleri hesaplayan YSA'ya gönderilir. Bu YSA'nõn çõkõşõ olarak, t ve t+5 anlarõnda tüm yönlere ilişkin üretilebilecek güçler bulunur. Bu değerler W t0 ve W t5 matrislerinde saklanõr. Matrislerin yapõsõ Tablo 5.1 de verilen biçimdedir. Sadece sensör verilerinin yerini, panel o konuma döndüğünde, panelin üreteceği güç değeri almõştõr. t anõndan t+5 anõna kadar geçen süre içinde, tüm yönler için panellere gelen enerjinin doğrusal olarak değiştiği kabul ederilirse, sözü geçen beş dakikalõk (300 saniye) 62

78 zaman diliminde panellerin üreteceği toplam enerjiyi gösteren matris (U t05 ) aşağõdaki şekilde yazõlabilir. [ ] [ W ] [ W ] t0 + t = 300 [ joule] (5.1) 2 5 U t05 Burada U t05, panelin 300 saniyelik süre içinde herhangi bir konumda sabit olarak durduğunda aldõğõ toplam enerji değerlerini içermektedir. in bulunduğu konumdan, olasõ tüm konumlara dönmesi ve o konumda tutulmasõ için harcanacak enerjileri içeren matrisi T t olarak tanõmlanõrsa. [ N ] [ U ] [ T ] [ joule] e = (5.2) t05 t şeklinde yazõlabilir. İfadede N e ile gösterilen matris, panelin t anõnda, bulunduğu konumdan olasõ diğer tüm konumlara çevrilmesi ve 5 dakika süresince orada sabit durmasõ halinde sistemden alõnacak enerji değerlerini göstermektedir. Algoritma, paneli, bu matrisin en büyük değerinin bulunduğu konuma çevirmektedir. 63

79 6. ELDE EDİLEN DEĞERLERİN YORUMU VE KARŞILAŞTIRILMASI Bölüm 4'te ayrõntõlarõ verilen ölçü sisteminin 1 Ocak 2000 tarihinden 30 Haziran 2000 tarihine kadar topladõğõ verilerden yararlanõlarak elde edilen grafikler ve bunlarõn yorumlarõ bu bölümde anlatõlacaktõr. Güçler, Ek D'de özellikleri verilen mini modül tarafõndan alõnan değerlerin Ek E'deki modül tarafõndan alõnabilecek değerlere dönüştürülmesiyle elde edilmiştir. Dönüşümün yapõlma sebebi, Ek E'deki modülün çõkõş gücünün, yaklaşõk olarak bir metrekarelik alana gelen toplam enerjinin 1/10 'una karşõ gelmesidir. Bu sayede, üretilen değerlere bakõlarak, yeryüzüne gelen enerji miktarõ hakkõnda bir fikre sahip olunabilmektedir. Ölçüm yapõlan dönemde, bir gün içindeki ortalama güneşli saat sayõsõnõn, aylara göre, değişimi Şekil 6.1'de verilmiştir. Şekil 6.1 Bir gün içindeki ortalama güneşli saat sayõsõnõn aylara göre değişimi Türkiye ortalamasõ için bir sabit güneş panelinin en fazla enerji alacağõ konum, yükseklik açõsõ 56.1 ve azimut açõsõ 90 derece olan bir noktaya yönlendirildiği durumdur [50]. 18 derecelik adõmlarla çalõşan ölçü sisteminin paneli getirebileceği bu değerlere en yakõn açõlar, 54 derece yükseklik ve 90 derece azimut açõlarõdõr yõlõnõn ilk altõ ayõ için, panelin ufuktan 54 derece sabit bir açõ ile güney yönüne 64

80 bakmasõ durumunda ürettiği enerjinin günlük ortalama değerleri Şekil 6.2 de verilmiştir. Şekil 6.2 in 54 derecelik sabit bir açõ altõnda ürettiği güçler in iki eksende güneşi izlediği durumda ürettiği enerji Şekil 6.3 te gösterilmiştir. Burada izleme 18 derecelik adõmlarla yapõlmõştõr ve gün içinde güneş õşõnlarõnõn doğrudan yeryüzüne ulaşmadõğõ zamanlarda da panel, güneşin olmasõ gereken doğrultuda tutulmuştur. Şekil 6.3 in sürekli olarak güneşi izleme durumunda ürettiği güçler 5. bölümde ayrõntõlõ olarak anlatõlan algoritma kullanõlarak yönlendirilen güneş panelinin ürettiği güçler Şekil 6.4 te verilmiştir. Algoritma, güneşin yeryüzüne ulaştõğõ zamanlarda panelleri güneşe yönlendirmekte, diğer zamanlarda ise en fazla net enerji üreteceği konuma getirmektedir. 65

81 Şekil 6.5 Geliştirilen algoritma tarafõndan yönlendirilen güneş panelinin ürettiği güçler Şekil 6.4 ile Şekil 6.5 deki güçler oranlandõğõnda geliştirilen algoritmanõn üretilen gücü ne kadar arttõrdõğõ görülebilir. Bu artõş, yüzde cinsinden Şekil 6.6 da verilmiştir. Bu şekilde dikkat edilmesi gereken bir husus, bulutlu günlerin fazla olduğu aylarda algoritmanõn sürekli güneşi izleyen sisteme göre üstünlüğünün fazla olmasõdõr. Bu da, beklenen bir durumdur. Şekil 6.6 Geliştirilen algoritmayla yönlendirilen panel ile güneşi iki eksende takip eden panelin ürettiği güçlerin oranõnõn yüzde cinsinden değerleri Tüm ölçüm süresince, sabit, iki eksende güneşi izleyen ve algoritma tarafõndan yönlendirilen güneş panelinden alõnan güçler Şekil 6.7'deki grafikte verilmiştir. Bu şekilde, güneşi izleyen sistemin, sabit sistemle karşõlaştõrõldõğõnda, yaklaşõk %38 daha verimli olduğu görülmektedir. Ayrõca, akõllõ bir algoritmayla kontrol edilen güneş panelinin de, hareketli sisteme göre, %1.1 lik verim artõşõ getirdiği görülmüştür. 66

82 Şekil 6.7 Altõ ay boyunca alõnan enerjiler açõsõndan üç sistemin karşõlaştõrõlmasõ Bu incelemelerde panelin hareketi için harcanan enerji hesaba katõlmamõştõr. Bu enerjinin de göz önüne alõnmasõ durumunda algoritmanõn üstünlüğünün daha da artmasõ beklenir. 67

83 7. SONUÇLAR VE TARTIŞMA Günümüzde artan enerji ihtiyacõ ve buna paralel olarak, çevre sorunlarõnõn da büyümesi, yeni ve temiz enerji kaynaklarõna yönelme gereğini gündeme getirmiştir. Bununla birlikte, kaynaklarõn sõnõrlõ oluşu daha verimli kullanõm yollarõnõn aranmasõnõn gereğini ortaya koymuştur. Bu amaçla yola çõkõlan bu çalõşmada, yenilenebilir ve temiz bir enerji kaynağõ olarak güneş enerjisi ele alõnmõştõr. Bugün, güneşten doğrudan elektrik enerjisi elde edilmesinde en etkin araç olan fotovoltaik güneş pilleri kullanõlmaktadõr. Ancak, bu pillerin verimlerinin düşük ve fiyatlarõnõn yüksek olmasõ uygulama alanlarõnõ sõnõrlamaktadõr. Kullanõm aşamasõnda, verimin arttõrõlmasõ, yaygõnlaşmayõ sağlayarak enerji ve çevre sorunlarõ üzerinde olumlu bir etki yapabilecektir. Bu çalõşmada, güneş pillerinin kullanõmõnda verimi arttõrmak için oluşturulan deneysel ve sayõsal bir yöntem sunulmuştur. Yapõsõ, tarafõmõzdan tasarlanan ve gerçekleştirilen bir ölçü sistemi, İstanbul Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Fakültesi binasõnõn terasõna yerleştirilmiştir. Bu sistemi yönlendirmede yapay sinir ağlarõ kullanõlmõştõr. Geliştirilen yöntem, sürekli olarak ölçü sistemi tarafõndan güneş ve atmosferden gelen enerji ile ilgili bilgileri toplayarak bunlarõ işlemektedir Yapay sinir ağlarõ algoritmasõ yapõsõnõn belirlenmesinde, 1999 yõlõnda yapõlan ölçümlerden elde edilen veriler kullanõlmõştõr. Aynõ yõla ait verilerden, yapay sinir ağlarõ algoritmasõnõn güç tahmininde kullanõlan bölümü için, ağõrlõk katsayõlarõnõn hesaplanmasõnda da yararlanõlmõştõr. Yazõlõm ve ölçü sistemi, 2000 yõlõnõn ilk altõ ayõ için kesintisiz olarak çalõştõrõlmõştõr ve panelin üreteceği güç kaydedilmiştir. Ayrõca, aynõ dönem içinde güneş panelinin sabit durmasõ ile sürekli güneşi izlemesi durumlarõnda üreteceği güçler ölçülmüştür. Yapõlan çalõşmada ölçülen değerler ve elde edilen sonuçlar aşağõda özetlenmiştir: - olarak tutulan panelin ürettiği güç ölçülmüştür. 68

84 - Gündüz sürekli olarak güneşi izleyen panelin ürettiği gücün ölçümü yapõlmõştõr. - Geliştirilen yazõlõm tarafõndan yönlendirilen panelde üretilen güçler belirlenmiştir. - Yukarõdaki üç maddede belirtilen güç değerleri birbirleri ile karşõlaştõrõlarak yorumlanmõş ve grafik halinde verilmiştir (Şekil 6.7). - İncelenen döneme ait elde edilen değerlerden, panelin sürekli güneşi izlemesi durumunda, sabit durmasõ durumuna göre, %38 lik bir güç artõşõ olduğu görülmüştür. - Geliştirilen algoritma ile kontrol edilen panelin sürekli güneşi izleyen sistemden %1.1 daha verimli olduğu tespit edilmiştir. - Bulutlu havalarda algoritmanõn üstünlüğünün daha da arttõğõ gözlemlenmiştir. Bu durumun İstanbul gibi bulutlu gün sayõsõ fazla olan bölgelerde önem taşõyacağõ açõktõr. Deneysel sistemde gerçekleştirilmiş olan %1 ler mertebesindeki bir verim artõşõnõn, pratikteki büyük boyutlu sistemlerde daha etkili olacağõ tahmin edilmektedir. Bu çalõşma, küçük ölçekte yapõlmõştõr. Daha büyük, ticari güneş paneli ve ölçü devrelerinin kullanõldõğõ sistemlerde verimin artacağõ öngörülmektedir. Ayrõca, deney yapõlan sistemde, rüzgar tarafõndan oluşturulan ek yükün ve motor gücünün ölçülememesi yüzünden, bu değerler, algoritmada göz önüne alõnmasõna rağmen, hesaba katõlamamõştõr. Bunlarõn katõlmasõ ile verim farkõnõn olumlu yönde artmasõ beklenir. 69

85 KAYNAKLAR [1] Gençoğlu, M. T. ve Cebeci, M., Türkiye nin enerji kaynaklarõ arasõnda güneş enerjisinin yeri ve önemi, Türkiye 8. Enerji Kongresi, Mayõs 2000, Cilt 2, [2] Wilson, R. and Jones, W.J., Energy ecology and environment, Academic Press, New York, ISBN: [3] U.S. Department of Energy Home Page. [4] Australian Greenhouse Office Home Page. [5] Watson, R.T. and Zinyowera, M.C., Moss, R. H., 1997, The regional impacts of climate change, published for the intergovernmental panel on climate change, November 1997, ISBN: [6] Jacovides, C. P. and Steven, M. D. and Asimakopoulos, D. N., Spectral solar irradiance and some optical properties for various polluted atmospheres, Solar Energy, 69, 3, [7] Rannels, J., The DOE Office of Solar Energy Technologies Vision for Advancing Solar Technologies in The New Millennium, Solar- Energy, 69, 5, [8] Iliceto, A. and Sardi, L., Electricity from the sun: the largest photovoltaic plants in operation in Italy, Renewable Energy, 8, [9] Smith, P. A., Value of solar thermal and photovoltaic power plants to Arizona public service company, Solar Engineering ASME-JSES- JSME International Solar Energy Conference, [10] Stern, M. J. and West, R. T.,1996. Development of a low cost integrated 15 kw A.C. solar tracking sub-array for grid connected PV power system applications, Conference Record of the IEEE Photovoltaic Specialists Conference, [11] Osborn, D. E., Utility implementation of grid-connected photovoltaics, Proceedings of the 1994 ASME/JSME/JSES International Solar Energy Conference, [12] Fahrenbruch, A. L. and Bube, R. H., Fundamentals of solar cells, Academic Press, New York. 70

86 [13] Spring, K. H., Direct generation of electricity, Academic Press. [14] Iqbal, M., An introduction to solar radiation, Academic Press, Toronto. [15] Skartveit, A. Olseth, J.A. and Tuft, M.E., An hourly diffuse fraction model with correction for variability and surface albedo, Solar- Energy, 63, 3, [16] Markvart, T., Solar electricity, John Wiley & Sons Inc., New York, ISBN: [17] Brunotte, M., Goetzberger, A. and Blieske, U., Two-stage concentrator permitting concentration factors up to 300X with oneaxis tracking, Solar-Energy, 56, 3, [18] Partain, L.D.,1995. Solar cells and their applications, John Wiley & Sons Inc., New York, ISBN: [19] Messenger, R. and Ventre, J., Photovoltaic systems engineering,, CRC Press, New York, ISBN: [20] Rahman, S. and Kroposki, B.D., Photovoltaics and demand side management performance analysis at a university building, IEEE Transactions an Energy Conversion, 18, 3, [21] Wood, N., Cox, S. and Cornwall, C., 1996., Solar tracking system with linear regression error correction, Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 2832, [22] Davies, P. A., Sun tracking mechanism using equatorial and ecliptic axes, Solar Energy, 50, 6, [23] Kou, Q. Klein, S. A., Backman, W. A., A method for estimating the long-term performance of direct-coupled PV pumping systems, Solar- Energy, 64, 1, [24] Rigollier, C., Bauer, O. and Wald, L., On the clear sky model of the ESRA - European solar radiation atlas- with respect to the Heliosat Method, Solar Energy, 68, 1, [25] Daves, J. A., Estimating solar irradiance and components, Solar Energy, 29, 1, [26] Kittler R. and Darula S., 1998: Parametrization problems of the very brightcloudy sky conditions. Solar Energy, 62, 2, [27] Mohandes, M., Balghonaim, A., Kassas, M., Rehman S. and Halawani, T.O., Use of radial basis functions for estimating monthly mean daily solar radiation, Solar Energy, 68, 2,

87 [28] Enarun, D., Adaptation of Aydõnlõ's average sky model to Turkey, Bulletin of the Technical University of Istanbul, 49, [29] Tarawneh, Q, Estimation of solar radiation under cloudy skies in Istanbul, Yüksek Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. [30] Topçu, S., Açõk ve bulutlu atmosfer koşullarõnda saatlik toplam õşõnõm öngörüsü için bir model, Doktora Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. [31] Sfetsos, A. and Coonick, H., Univariate and multivariate forecasting of hourly solar radiation with artificial intelligence techniques, Solar Energy, 68, 2, [32] Şen, Z, Fuzzy algorithm for estimation of solar irradiation from sunshine duration, Solar Energy, 63, 1, [33] Momoh, J. A. and Kaddah, S. S., Optimal tracker for a faulted pv system using ANN and genetic algorithm, 2000 Large Engineering Systems Conference on Power Engineering Conference Proceedings, [34] Kalogirou, S. A., Panteliou, S. and Dentsoras, A., Modeling of solar domestic water heating systems using artificial neural networks, Solar Energy, 65, 6, [35] Kalogirou, S. A. and Panteliou, S., Thermosiphon solar domestic water heating systems: long term performance prediction using artificial neural networks, Solar Energy, 69, 2, [36] Kemmoku, Y., Orita, S., Nakagwa, S. and Sakakibara, T., Daily Insolation Forecasting Using a Multi-Stage Neural Network, Solar Energy, 66, 3, [37] Yousef, H. A., Design and Implementation of a Fuzzy Logic Computer- Controlled Sun Tracking System, IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 3, [38] Haisch, B. and Schmitt, J., The Mysteries of Solar Activity, Sky and Telescope, October 1999, 47-54, Sky Publishing Corparation, ISSN: [39] Pagles, H., Kozmik Kod II, Sarmal Yayõn Evi, Birinci Basõm, [40] Ertürk, N., Simulation und experimentelle Untersuchugen von Stationären und nachgeführten Photovoltaiksystemen, PhD Thesis, Berlin Technical University, ISBN: [41] Enarun, D., Bina Tasarõmõ Aşamasõnda Hacim İçindeki Doğal Işõk Dağõlõmõnõ Belirlemek İçin Bir Model, Doktora Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. 72

88 [42] DIN 5034, Teil 2, Tageslict in Innenraumen-Grundlagen, Berlin [43] Kõlõç, A., Direkt Güneş Işõnõmõ Tayini İçin Yeni Bir Metod Doktora Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İTÜ Müh.-Mim. Fakültesi Matbaasõ. [44] Thekaekara, M. P., Solar Radiation Measurements, Techniques and Instrumentation, Solar Energy Engineering, 37-59, Academic Press. [45] Kõzõlõrmak, A., Gökbilim Dersleri Cilt I (Küresel Gökbilim), Ege Üniversitesi Basõmevi, Üçüncü Baskõ, Bornova, İzmir. [46] Chartrand, M. R., National Audubon Society Field Guide to the Night Sky, Alfred A. Knopf Inc. 10 th Printing, ISBN: [47] Ledoux,A., THEM I, Centrale Solarie Française, Première d une Sèrie, Science et Vie., 717, [48] Sutton, G. W., Direct Energy Conversion, Mcgraw-Hill. [49] Benner, J. P. and Kazmerski, L., Photovoltaics Gaining greater visibility, IEEE Spectrum, 36, 9, [50] Batman, M. A., Enerji Sistemlerinde Güneş Pillerinin Kullanõmõ, Yüksek Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. [51] Haykin, S., Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Macmillian College Publishhing Company, NY USA. [52] Zurada, J. M., Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company, USA, ISBN [53] Şeker, S., Güç Sistemi Gözetlemelerinde Yapay Nöral Devre ile Stokastik İşaret İşleme, Yüksek Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. [54] Vankayala, V. and Rao, N., Artificial Neural Networks and Their Applications to Power Systems - A Bibliographical Survey, Electrical Power System Research, 28, [55] Nielsen, R., Neurocomputing, Addison Wesley Publishing Company, USA. [56] Murray, A., Applications of Neural Networks, Kluwer Academic Publishers. [57] Freeman, J. A. and Skapura, D. M., Neural Networks, Algoritms, Applications and Programming Techniques. Adison-Weseley, MA USA. 73

89 [58] Chain, C., Dumortier, D. and Fontoynont, M., A Comprehensive Model of Luminance, Correlated Colour Temperature and Spectral Distribution of Skylight: Comparison With Experimental Data, Solar Energy, 65, 5, [59] Catalog, Solarex Modules. [60] Catalog, Siemens Modules. 74

90 EK A. SEÇİLEN ŞEHİRLER İÇİN ORTALAMA GÜNLÜK IŞINIM MİKTARI[KWH/M 2 ] [19] Tablo A.1 Fairbanks, Alaska. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.2 Sacramento, California. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

91 Tablo A.3 Denver, Colorado. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.4 Miami, Florida. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

92 Tablo A.5 Atlanta, Georgia.Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.6 Boston, Massachusetts. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

93 Tablo A.7 Albuquerque, New Mexico. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.8 Bismarck, North Dakota. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

94 Tablo A.9 Austin, Texas. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.10 Seattle, Washington. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

95 Tablo A.11 Paris-St. Maur, France. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Doğu Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.12 New Delhi, India. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Doğu Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

96 Tablo A.13 Tokyo, Japan. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Doğu Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.14 Nairobi, Kenya. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Güney, Boylam: ' Doğu Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

97 Tablo A.15 Mexico D. F., Mexico. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.16 Stockholm, Sweden. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Doğu Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

98 Tablo A.17 Luanda, Angola. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Güney, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.18 Buenos Aires, Argentina. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Güney, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

99 Tablo A.19 Melbourne, Australia. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Güney, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT Tablo A.20 Shanghai, China. Ortalama Günlük Gelen Enerji kwh/m 2 Enlem: ' Kuzey, Boylam: ' Batõ Ay Eğimi Enlem-15 0 Eğimi Enlem Eğimi Enlem+15 0 İki Eksende İzleyen Ock Sbt Mrt Nsn Mys Hzr Tmz Ags Eyl Ekm Ksm Arl ORT

100 EK B. İKİ TABAKALI GERİYE YAYILIM (BACK PROPAGATION) ALGORİTMASININ OLUŞTURULMASI VE AKIŞ DİYAGRAMI Giriş, ara ve çõkõş tabakalarõndan oluşmuş, bilginin ileri yönde yayõldõğõ üç tabakalõ bir ağ göz önüne alõnsõn (Şekil B.1). Şekil B.1 Üç tabakalõ bir ağ yapõsõ Burada, çõkõş tabakasõna ilişkin ağõrlõklõ toplamlar ve gerçek çõkõşlar aşağõdaki gibi verilebilir: net = ω o (B.1) j jk pj o = f (net ) = f (B.2) Benzer şekilde ara tabaka çõkõşlarõ için de net pj = ω o i ij pi (B.3) o = f (net ) = f (B.4) pj pj pj yazõlabilir. Burada, p örüntü (pattern) sayõsõ olup, f sigmoid fonksiyonu şeklindeki lineer olmayan bir fonksiyondur. Şekil 1 deki ağõn çõkõş düğümleri için bir enerji fonksiyonu verilirse, 1 2 E = (t o ) (B.5) 2 p k 85

101 1 2 E p = (t o ) (B.6) 2 k E 1 = (B.7) 2 2 (t o ) olur. Geriye Yayõlõm Algoritmasõnõn amacõ olarak E nõn ağõrlõk katsayõlarõna göre minimumu alõnõrsa, E ω jk E = net net ω jk (B.8) şeklinde türevinin hesaplanmasõ gerekir. Bu son eşitliğin sağ yanõndaki ikinci terim (B.1) denkleminden net ω jk = o pj (B.9) olup, (B.8) denklemi E ω jk E = net o pj (B.10) şeklindedir. Yine eşitliğin sağ tarafõndaki birinci terim göz önüne alõnõrsa E net E = o o net (B.11) olup (B.2) ve (B.7) denklemlerinden sõrasõyla o net = f (net ) = f (B.12) ve E o = (t o ) (B.13) ifadelerinin hesaplanmasõyla (B.11) denklemi (B.12) ve (B.13) in yardõmõyla 86

102 E net = f (t o ) (B.14) bulunur. Burada, aşağõdaki tanõmõ kullanarak E δ (B.15) net δ = f (t o ) (B.16) ifadeleri elde edilir. (B.10) denkleminde (B.16)'nõn kullanõlmasõ ile E ω jk = δ o pj (B.17) bulunur. Negatifliği eşitliğin sol tarafõna vererek E = δ opj (B.18) ω jk elde edilir. Bu son denklem çõkõş düğümlerindeki enerji fonksiyonunun değerinin ağõrlõk katsayõlarõna göre azalmasõnõ gösterir. Buradan, (B.16) denklemine göre ara ve çõkõş tabakalarõ arasõndaki ağõrlõk katsayõlarõnõn değişiminin de δ ve o pj ile orantõlõ olduğu görülür. ω δ o (B.19) p jk pj η bir orantõ katsayõsõ olmak üzere, p ω jk = η δ o pj (B.20) yazõlabilir. Bu son ifadedeki, sonlu fark n iterasyon sayõsõ olmak üzere daha açõk bir şekilde yazõlõrsa ω ( n + 1) ω (n) = η δ o (B.21) jk jk pj veya 87

103 ω ( n + 1) = ω (n) + η δ o (B.22) jk jk pj olarak hesaplanõr. Bu eşitlik, saklõ ve çõkõş tabakalarõ arasõndaki ağõrlõk katsayõlarõnõn güncelleştirilmesinde kullanõlõr. Eğer giriş-ara tabaka arasõndaki ω ij katsayõlarõnõn da güncelleştirilmesi istenirse, o zaman çõkõş düğümlerindeki toplam hatayõ geriye doğru yaymak gerekir. Çünkü, (B.22) denklemini ω ij ağõrlõklarõ ve o pi değerleri cinsinden yazarken δ pj nin bilinmesine gerek duyulacaktõr. δ pj ise çõkõştaki δ cinsinden kolayca hesaplanacağõndan bu algoritmaya Geriye Yayõlõm Ağõ denilmiştir. (B.15) denklemine benzer bir şekilde E p δpj (B.23) net pj tanõmlayarak E p net pj E = o p pj opj net pj (B.24) şeklinde yazõp, çõkõş düğümlerine ilişkin E p toplam enerjisini de E = E (B.25) p k E p = E (B.26) k şeklinde göz önüne alarak, (B.24) denklemi E p net pj = E o pj (B.27) k opj net pj yazõlabilir. (B.27) denkleminden E o p pj = E net (B.28) k net opj yazarak, (B.1) denklemi yardõmõ ile de, 88

104 E o p pj = k E net o pj i ω jk o pj (B.29) veya E o p pj = E ω jk (B.30) k net olur. Eğer (B.15) tanõmõ da, (B.30) denkleminde kullanõlõrsa, E o p pj = δ ω jk (B.31) k (B.22) eşitliğinde (B.31) in yazõlmasõ ve o pj net pj = net pj [ f (net pj) ] = f (net pj) = f pj (B.32) türevinin de kullanõlmasõ ile (B.24) denklemi E p net pj = f pj δ ω jk (B.33) k olarak hesaplanõr. Burada negatifliği eşitliğin diğer tarafõna geçirerek E p = f pj δ ω jk (B.34) net pj k (B.23) tanõmõ (B.34) denkleminde kullanõlarak δ (B.35) pj = f pj δ ω jk k elde edilir. (B.20) denkleminin giriş ve ara tabaka arasõndaki ω ij katsayõlarõnõn değişimi olan p ω ij için yazõlmasõyla, 89

105 ω = η δ o (B.36) p ij pj pi elde edilir. n iterasyon sayõsõ olmak üzere sonlu fark ifadesini açõk formda yazarsak, ω ( n + 1) ω (n) = η δ o (B.37) ij ij pj pi veya ω ( n + 1) = ω (n) + η δ o (B.38) ij ij pj pi olur. (B.12) ve (B.31) denklemlerindeki türev ifadeleri f pj = net pj β net pj 1 β e = f pj = = β opj(1 opj) netpj 2 1+ e (B.39) β β netpj ( 1+ e ) f = net β net 1 β e = f pj = = β o (1 o ) net 2 1+ e (B.40) β β net ( 1+ e ) şeklinde hesaplanõr. (B.39) ve (B.40)'õ kullanarak (B.16) ve (B.35) eşitlikleri, δ ve δ pj ifadeleri β = 1 (0<β 1) alõnarak tekrar yazõlõrsa δ = o (1 o ) ( t o ) (B.41) ve δ ( δ ωjk ) = o (1 o (B.42) pj pj pj) k şeklini alõr. Böylece güncellenen ağõrlõk katsayõlarõ da sadece giriş ve çõkõş büyüklükleri cinsinden ω ( n + 1) = ω (n) + η o (1 o ) (t o ) o (B.43) jk jk pj ij ij pj k [ o (1 o ) (t o ) ωjk ] opi ω ( n + 1) = ω (n) + η o (B.44) 90

106 şeklinde verilebilir. Burada η : öğrenme oranõ olup 0<η<1 şeklindedir. Genellikle η için, 0.7 ile 0.9 arasõnda bir değer alõnõr. Geriye Yayõlõm Algoritmasõnõn şematik gösterimi Şekil B.2'de verilmiştir 91

107 HEDEF ÇIKIŞ t ÇIKIŞ o' Türev Alõcõ o o = f (net ) Hatanõn Geriye Yayõlmasõ Hata δ = f (t o ωjk o' pj ) -o ωjk Türev Alõcõ opj net = ωjk o o pj = j f (net ωjk pj ) Bilginin ilerleme yönü Hata δ net pj = ωij o δpj pj = f pj δ ωjk k i pi ωij opi GİRİŞ Şekil B.2 Geriye Yayõlõm Algoritmasõnõn şematik gösterimi 92

108 Öğrenme aşamasõ için, Geriye Yayõlõm Algoritmasõnõn akõş diyagramõ maddeler halinde aşağõdaki gibi verilebilir. 1) Tabakalar arasõ bağlantõ katsayõlarõna (ω) ilk değerler olarak random sayõlar ver. 2) İteraston sayacõ nõn ilk değeri olarak n=1 sayõsõnõ oku. 3) Örüntü sayacõ nõn ilk değeri olarak p=1 sayõsõnõ oku. 4) İşlenecek ilk örüntüyü oku. 5) Ara tabakalardaki düğümlerden başlayarak işleme alõnan örüntüye ilişkin olarak tüm nöron çõkõşlarõnõ hesapla (denklem B.1, B.2, B.3, B.4). 6) Tabakalar arasõ ağõrlõk katsayõlarõnõ güncelle ( denklem B.43, B.44). 7) 3. ve 6. adõmlar arasõndaki işlemleri eğirim örüntülerinin hepsi bitene kadar tekrarla. 8) Çalõşan n. iterasyon için E(n) hata fonksiyonunu hesapla. 1 2 E (n) = E p = (t o ) (B.45) 2 p p k 9) Eğer hata foksiyonundaki fark yeterince küçükse yani, 0<ε<1 olmak üzere, E (n) E(n 1) < ε ise o zaman tabakalar arasõndaki tüm ağõrlõk katsayõlarõnõ kaydet ve işlemi durdur. Aksi durumda, iterasyon sayacõnõ bir arttõrõp 3. Adõma geri dön ve hata fonksiyonundaki fark ε dan küçük oluncaya kadar maddeler arasõndaki işlemleri tekrarla. Tüm bu maddeler Şekil B.3'deki akõş şemasõnda gösterilmiştir. 93

109 Başla 1 Ağõrlõklarõn İlk Değerlerini Ata 2 İterasyon Sayacõ I = 1 3 Pattern Sayacõ P = 1 P = P+1 4 İlk Patterni Oku 5 Nöron Çõkõş larõn õ Hesapla 6 Tabakalar Arasõ Ağõrlõk Katsayõlarõnõ Güncelle I = I+1 Hayõr 7 p = P? Evet 8 Hata Fonksiyonunu Hesapla E(n) 9 E(n)-E(n-1) < ε? Hayõr Evet 9 ωij ve ωjk larõ yaz Bitti Şekil B.3 Öğrenme aşamasõ için, Geriye Yayõlõm Algoritmasõnõn akõş diyagramõ 94

110 EK C. ÖLÇÜ SİSTEMİNİN KURULDUĞU YERDEKİ AYRINTILI RESİMLERİ VE DATA BAĞLANTI ŞEMASI a 200 mm b c d Şekil C.1 Sensör ve kontrol kutusunun dõştan görünüşü a) Sensör ve step motoru dõş etkenlerden koruyan polikarbon küre b) 18 derece açõ ile dizilmiş 9 fotodiyot ve düzeneğini tutan disk c) Elektronik devreleri dõş etkilerden koruyan plastik kutu d) Veri ve enerji kablolarõ ile bunlarõn konnektörleri 95

111 a b Şekil C.2 Senör motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun genel iç görüntüsü a) Işõk giriş deliği b) Bağlantõ klemensleri f e d b c a Şekil C.3 Sensör motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun iç görüntüsü a) Sensör çoğullayõcõ ve kalibrasyon devrelerinin bulunduğu kart b) Fotodirençlerin kalibrasyonunda kullanan trimpotlar c) 8 bitlik analog-digital çevirici kartõ d) Sensörü çeviren step motor kontrol kartõ e) 5 V - 12 V sinyal dönüştürücü devre kartõ f) Güneş modül güçü ile orantõlõ gerilimi 0-5 V arasõnda çeken devre kartõ 96

112 a b Şekil C.4 Sensör motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun kapak görüntüsü a) Adres çözücü ve step motor seçici kart b) Sensör ve güneş modülünü hareket ettiren motorlarõn bilgilerinin tutulduğu kart a 500 mm d e b c f Şekil C.5 Güneş modülü ve kontrol kutusunun dõştan görünüşü a) Güneş modülünü düşey eksende hareket ettiren step motor b) Hava giriş açõklõğõ c) Hava çõkõş bölümü ve koruyucusu d) Güneş modülü ve donanõmõnõ dõş etkenlerden koruyan polikarbon küre e) Güneş modülü f) Elektronik devreleri dõş etkilerden koruyan plastik kutu 97

113 a e b d c Şekil C.6 Modül motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun genel iç görüntüsü a) Güneş modülü yük direnci b) Güneş modülünü yatay eksende hareket ettiren step motor c) Güneş modülünü yatay eksende hareket ettiren step motorun sürücü devre kartõ d) Güneş modülünü düşey eksende hareket ettiren step motorun sürücü devre kartõ e) Polikarbon küreden Plastik kutuya hava geçiş açõklõğõ 98

114 a b Şekil C.7 Modül motor ve ölçü devrelerini koruyan kutunun üstten görünüşü a) Tüm sisteme +5, +12, 0 V veren anahtarlamalõ güç kaynağõ b) 220 V AC girişi, DC besleme çõkõşõ ve sensör kutusuna giden data kablolarõ Ölçü sistemi ve güneş modülü Referans ( 0 V ) Konnektör Veri akõş yönü A portu B portu Bilgisayar 24 bit I/O kartõ C portu Şekil C.8 Bilgisayar ve ölçü düzeneği arasõndaki bağlantõlar A0-A7 : 8 bit Analog-Digital çevirici (ADC) bilgileri B0-B3 : Fotodiyot seçim adres bilgisi B4-B7 : Step motor hareket bilgileri C0 : Sensör hareket limit anahtarõ bilgisi C1 : Güneş modülü yatay motor limit anahtarõ bilgisi C2 : Güneş modülü düşey motor limit anahtarõ bilgisi C4-C5 : B4-B7 bilgilerinin yönlendirildiği step motor adres bilgileri C6-C7 : Modül-Sensör datalarõnõn ADC'ye yönlendirilmesini sağlayan adres bilgileri Referans ( 0 V ) 99

115 EK D. SOLAREX POLİKRİSTAL SİLİKON GÜNEŞ PANELİ MSX-01F 'NİN PARAMETRELERİ [59] Tablo D.1 in elektriksel, õsõl ve fiziksel parametreleri Elektriksel Parametreler 1 Maksimum nominal güç Pmax [Watt] 1.2 Pmax Vmp [Volt] 8.55 Pmax Imp [Amper] 0.14 Garanti edilen minimum Pmax [Watt] 1.14 Kõsa devre akõmõ Isc [Amper] Açõk devre gerilimi Voc [Volt] Isõl Parametreler NOCT 2 [ C] 47 ± 2 Isc nin sõcaklõk katsayõsõ Voc nin sõcaklõk katsayõsõ Gücün sõcaklõk katsayõsõ +(0.065 ± 0.015)% / C -(40 ± 5 ) mv/ C -(0.5 ± 0.05)% / C Fiziksel parametreler Uzunluk [mm] 161 Genişlik [mm] 139 Derinlik [mm]

116 Şekil D.1 Akõm Gerilim Karakteristiği 3 1 Solarex MSX-01F modülleri 6 V luk gerilim konfigrasyonu için tasarlanmõştõr. Elektriksel parametreler standart test koşullarõna (STC) göre belirlenmiştir : Işõnõm şiddeti = 1000w/m² hücre sõcaklõğõ = 25 C; Her ASTM E892 için spektral güneş õşõnõm şiddeti (Hava kütlesi = 1.5). 2 Nominal işletme hücre sõcaklõğõ (NOCT), normal işletme koşularõ altõnda (NOC) belirlenmiştir: Işõnõm şiddeti = 800 w/m² ortam sõcaklõğõ = 20 C; rüzgar hõzõ = 1m/s. 3 6 voltluk MSX-01F paneli için 101

117 EK E. SİEMENS MONOKRİSTAL GÜNEŞ PANELİ SM110 'UN PARAMETRELERİ [60] Tablo E.1 in elektriksel, õsõl, test ve fiziksel parametreleri Elektriksel Parametreler 1 12V 24V Maksimum nominal güç Pmax [Watt] 110 Minimum nominal güç Pmin [Watt] 100 Nominal akõm Imp [Amper] Nominal Gerilim Vmp [Volt] Kõsa devre akõmõ Isc [Amper] Açõk devre gerilimi Voc [Volt] Isõl Parametreler Nominal işletmede hücre sõcaklõğõ 2 [ C] 45 ± 2 Isc nin sõcaklõkla değişimi +1.2mA/ C (+0.04%/ K) Voc nin sõcaklõkla değişimi Volt/ C (-0.34%/ K) Test Parametreleri 3 Çalõşma sõcaklõğõ aralõğõ [ C] -40 dan +85 e Nem, donma, nemli sõcaklõk koşulu [% RH] 85 Maksimum sistem gerilimi [Volt] Her bir ISPRA (EC) için 1000, Her bir UL 1703 için 600 Rüzgar yükü veya yüzey basõncõ [N/m²] (PSF) 2400 (50) Maksimum bükülme 4 [derece] 1.2 Dolu yağõşõna dayanõm hõz) m/s] MPH) 23 52) Fiziksel Parametreler Seri hücre adedi 72 Uzunluk [mm] (in) 1316 (51.8) Genişlik [mm] (in) 660 (25.98) Derinlik [mm] (in) 40 (1.6) Ağõrlõk [kg] (lbs) 11.5 (25.1) Garanti 5 Güç >= minimum gücün 90% 'õ [Yõl] 10 Güç >= minimum gücün 80% 'i [Yõl]

118 Şekil E.1 Akõm Gerilim Karakteristiği 3 1 Standart test koşullarõna (STC) göre belirlenmiştir : Işõnõm şiddeti = 1000w/m² hücre sõcaklõğõ=25 C; Her ASTM E892 için spektral güneş õşõnõm şiddeti (Hava kütlesi = 1.5). 2 Normal işletme koşularõna (NOC): göre belirlenmiştir: Işõnõm şiddeti = 800 w/m² ortam sõcaklõğõ=20 C; rüzgar hõzõ = 1m/s. 3 Dõş ortamlarda verimi ve dayanõklõlõğõ sağlamak için CEC 503 Test Koşullarõna göre gerçekleştirilen kalite kontrol testleri. 4 Üç köşesi sabitken diğer köşeden diagonal olarak kaldõrma. 5 Müşteriler için: Garanti belgesine bakõnõz voltluk panel için 103

POMPALARDA ENERJİ TASARRUFU

POMPALARDA ENERJİ TASARRUFU POMPALARDA ENERJİ TASARRUFU Serkan ÖĞÜT Alarko-Carrier San. ve Tic. A.Ş. KISA ÖZET Enerji tasarrufunun temelde üç önemli faydasõ bulunmaktadõr.en kõsa vadede şahõs veya firmalar için görünen faydasõ maliyetlerin

Detaylı

POMPALARDA TAHRİK ÜNİTELERİ

POMPALARDA TAHRİK ÜNİTELERİ POMPALARDA TAHRİK ÜNİTELERİ Serkan ÖĞÜT Alarko-Carrier San. ve Tic. A.Ş. KISA ÖZET Genel olarak pompalar, sõvõlara hidrolik enerji kazandõrarak bir yerden bir yere naklini sağlamak ve akõşkanlarõn enerji

Detaylı

DEN 318. Dalga Mekaniği. Ders Notlarõ. Dalga Mekaniğine Giriş. Gemi İnşaatõ ve Deniz Bilimleri Fakültesi. Hazõrlayan. Yrd. Doç. Dr.

DEN 318. Dalga Mekaniği. Ders Notlarõ. Dalga Mekaniğine Giriş. Gemi İnşaatõ ve Deniz Bilimleri Fakültesi. Hazõrlayan. Yrd. Doç. Dr. DEN 318 Dalga Mekaniği Ders Notlarõ 1. Bölüm Dalga Mekaniğine Giriş İTÜ Gemi İnşaatõ ve Deniz Bilimleri Fakültesi Hazõrlayan Yrd. Doç. Dr. Şafak Nur Ertürk Oda No:417 Tel: (212) 285 6382 e-posta: erturk@itu.edu.tr

Detaylı

Fotovoltaik Teknoloji

Fotovoltaik Teknoloji Fotovoltaik Teknoloji Bölüm 3: Güneş Enerjisi Güneşin Yapısı Güneş Işınımı Güneş Spektrumu Toplam Güneş Işınımı Güneş Işınımının Ölçülmesi Dr. Osman Turan Makine ve İmalat Mühendisliği Bilecik Şeyh Edebali

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ODASI NA KAYITLI FİRMA KURULUŞLARINDA YABANCI ORTAK ve SERMAYE DURUMU 2007 OCAK - HAZİRAN

İSTANBUL TİCARET ODASI NA KAYITLI FİRMA KURULUŞLARINDA YABANCI ORTAK ve SERMAYE DURUMU 2007 OCAK - HAZİRAN İSTANBUL TİCARET ODASI NA KAYITLI FİRMA KURULUŞLARINDA YABANCI ve SERMAYE DURUMU 2007 OCAK - HAZİRAN Yabancõ sermaye yatõrõmlarõ için Hazine Müsteşarlõğõ ndan ön izin alma mecburiyetinin 2003 Haziran ayõnda

Detaylı

GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) I. BÖLÜM

GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) I. BÖLÜM GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) I. BÖLÜM Prof. Dr. Olcay KINCAY Y. Doç. Dr. Nur BEKİROĞLU Y. Doç. Dr. Zehra YUMURTACI İ ç e r i k Genel bilgi ve çalışma ilkesi Güneş pili tipleri Güneş pilinin elektriksel

Detaylı

ASFALT ÇİMENTOLARINDA BEKLEME SÜRESİ VE ORTAM SICAKLIĞININ DUKTULİTEYE ETKİSİ

ASFALT ÇİMENTOLARINDA BEKLEME SÜRESİ VE ORTAM SICAKLIĞININ DUKTULİTEYE ETKİSİ ASFALT ÇİMENTOLARINDA BEKLEME SÜRESİ VE ORTAM SICAKLIĞININ DUKTULİTEYE ETKİSİ Ercan ÖZGAN *, Tuncay KAP* Özet - Karayollarõnda, esnek üst yapõ tabakalarõndan olan binder ve aşõnma tabakalarõ trafik etkisi

Detaylı

SOLAREX İSTANBUL Güneş Enerjisi & Teknolojileri Fuarı

SOLAREX İSTANBUL Güneş Enerjisi & Teknolojileri Fuarı SOLAREX İSTANBUL Güneş Enerjisi & Teknolojileri Fuarı MONO KRİSTAL FOTOVOLTAİK MODÜLLERİN SICAKLIK KATSAYILARINA GENEL BAKIŞ Dr. Ertan ARIKAN GTC Dış Ticaret Organize Sanayi Bölgesi Adıyaman İçindekiler

Detaylı

Girdilerin en efektif şekilde kullanõlmasõ ve süreçlerin performansõnõn yükseltgenmesi,

Girdilerin en efektif şekilde kullanõlmasõ ve süreçlerin performansõnõn yükseltgenmesi, GENEL TANIM Hepimizin bildiği üzere Endüstri Mühendisliği, insan, makine, malzeme ve benzeri elemanlardan oluşan üretim ve hizmet sektöründeki bu bütünleşik sistemlerin incelenmesi, planlamasõ, örgütlenmesi,

Detaylı

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Kurumsal Yatõrõmcõ Yöneticileri Derneği K u r u l u ş u : 1 9 9 9 www.kyd.org.tr info@kyd.org.tr KYD Aylõk Bülten Eylül 2003 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİSİ VE FOTOVOLTAİK PİLLER SAADET ALTINDİREK 2011282004

GÜNEŞ ENERJİSİ VE FOTOVOLTAİK PİLLER SAADET ALTINDİREK 2011282004 GÜNEŞ ENERJİSİ VE FOTOVOLTAİK PİLLER SAADET ALTINDİREK 2011282004 GÜNEŞİN ÖZELLİKLERİ VE GÜNEŞ ENERJİSİ GÜNEŞİN ÖZELLİKLERİ Güneşin merkezinde, temelde hidrojen çekirdeklerinin kaynaşmasıyla füzyon reaksiyonu

Detaylı

HIZLANDIRILMIŞ ELEKTRON DEMETİ İLE ATIK SULARIN IŞINLANMASI TEKNİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

HIZLANDIRILMIŞ ELEKTRON DEMETİ İLE ATIK SULARIN IŞINLANMASI TEKNİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ HIZLANDIRILMIŞ ELEKTRON DEMETİ İLE ATIK SULARIN IŞINLANMASI TEKNİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET Sema Bilge OCAK, Tülin ZENGİN, Şeref TURHAN Ankara Nükleer Araştõrma ve Eğitim Merkezi (ANAEM), 06100 Beşevler-

Detaylı

DİGİTAL FOTOGRAMETRİNİN TIP ALANINDA UYGULANMASINA BİR ÖRNEK

DİGİTAL FOTOGRAMETRİNİN TIP ALANINDA UYGULANMASINA BİR ÖRNEK Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Öğretiminde 30. Yõl Sempozyumu,16-18 Ekim 2002, Konya SUNULMUŞ BİLDİRİ DİGİTAL FOTOGRAMETRİNİN TIP ALANINDA UYGULANMASINA BİR ÖRNEK Dursun Z. ŞEKER

Detaylı

EES 487 YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI DÖNEM PROJELERİ 2013 Doç.Dr.Mutlu BOZTEPE 28.11.2013

EES 487 YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI DÖNEM PROJELERİ 2013 Doç.Dr.Mutlu BOZTEPE 28.11.2013 EES 487 YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI DÖNEM PROJELERİ 2013 Doç.Dr.Mutlu BOZTEPE 28.11.2013 Genel kurallar: 1. Dönem projeleri aşağıda verilen konulardan seçilecektir. Bu konular dışında proje önermek

Detaylı

GPS İLE HAREKET HALİNDEKİ ARAÇLARDAN ELDE EDİLEN GERÇEK ZAMANLI VERİLERİN ORTA ÖLÇEKLİ CBS ÇALIŞMALARINDA KULLANILABİLİRLİĞİ

GPS İLE HAREKET HALİNDEKİ ARAÇLARDAN ELDE EDİLEN GERÇEK ZAMANLI VERİLERİN ORTA ÖLÇEKLİ CBS ÇALIŞMALARINDA KULLANILABİLİRLİĞİ Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Öğretiminde 30. Yõl Sempozyumu,16-18 Ekim 2002, Konya SUNULMUŞ BİLDİRİ GPS İLE HAREKET HALİNDEKİ ARAÇLARDAN ELDE EDİLEN GERÇEK ZAMANLI VERİLERİN

Detaylı

Mühendislik Çevre Danışmanlık Gıda Tarım Turizm Sanayi ve Ticaret Limited Şirketi LİSANSSIZ ELEKTRİK ÜRETİMİ

Mühendislik Çevre Danışmanlık Gıda Tarım Turizm Sanayi ve Ticaret Limited Şirketi LİSANSSIZ ELEKTRİK ÜRETİMİ Mühendislik Çevre Danışmanlık Gıda Tarım Turizm Sanayi ve Ticaret Limited Şirketi LİSANSSIZ ELEKTRİK ÜRETİMİ LİSANSSIZ ELEKTRİK ÜRETİMİNE İLİŞKİN YÖNETMELİK Ülkemizde 2010-2011 yılı itibari ile çeşitli

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİSİ II. BÖLÜM

GÜNEŞ ENERJİSİ II. BÖLÜM GÜNEŞ ENERJİSİ II. BÖLÜM Prof. Dr. Olcay KINCAY GÜNEŞ AÇILARI GİRİŞ Güneş ışınları ile dünya üzerindeki yüzeyler arasında belirli açılar vardır. Bu açılar hakkında bilgi edinilerek güneş enerjisinden en

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA* Doç.Dr.Hulusi KARGI Pamukkale Üniversitesi, Jeoloji Müh. Bölümü - Denizli

UZAKTAN ALGILAMA* Doç.Dr.Hulusi KARGI Pamukkale Üniversitesi, Jeoloji Müh. Bölümü - Denizli UZAKTAN ALGILAMA* Doç.Dr.Hulusi KARGI Pamukkale Üniversitesi, Jeoloji Müh. Bölümü - Denizli *Bu sunudaki görüntülerin bir kõsmõ Rob Wright ve MTA dan alõnmõştõr. Giriş! Maden aramalarõnda ve jeolojik yapõlarõn

Detaylı

(Noise in Pumps) Reşat Gün Taşel Alarko-Carrier

(Noise in Pumps) Reşat Gün Taşel Alarko-Carrier POMPALARDA GÜRÜLTÜ (Noise in Pumps) Reşat Gün Taşel Alarko-Carrier 1973 yõlõnda İstanbul da doğan Reşat Gün Taşel, Özel Saint Michel Fransõz Lisesi nden 1991 yõlõnda mezun oldu. İstanbul Teknik Üniversitesi

Detaylı

AFCEA - TÜRKİYE. Termal Görüntüleme Teknolojisi 02.11.2000 AFCEA. ASELSAN Mikroelektronik, Güdüm ve Elektro-Optik Grubu 02.11.2000

AFCEA - TÜRKİYE. Termal Görüntüleme Teknolojisi 02.11.2000 AFCEA. ASELSAN Mikroelektronik, Güdüm ve Elektro-Optik Grubu 02.11.2000 AFCEA AFCEA - TÜRKİYE Termal Görüntüleme Teknolojisi \document\mgeo\ppt\afcea - 1 - Gündem Kõzõlötesi Enerji, Termal Görüntüleme Termal Görüntüleme Sistemleri Tasarõmõ Uygulama Alanlarõ \document\mgeo\ppt\afcea

Detaylı

SU ÜRÜNLERİNDE MEKANİZASYON-2

SU ÜRÜNLERİNDE MEKANİZASYON-2 SU ÜRÜNLERİNDE MEKANİZASYON-2 Yrd.Doç.Dr. Mehmet Ali Dayıoğlu Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları & Teknolojileri Mühendisliği Bölümü Kaynak: YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI VE TEKNOLOJİLERİ

Detaylı

KENTSEL ULAŞIM SORUNLARI VE ÇÖZÜMLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA (BALIKESİR ÖRNEĞİ)

KENTSEL ULAŞIM SORUNLARI VE ÇÖZÜMLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA (BALIKESİR ÖRNEĞİ) KENTSEL ULAŞIM SORUNLARI VE ÇÖZÜMLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA (BALIKESİR ÖRNEĞİ) Turgut ÖZDEMİR 1, Ayşe TURABİ 2, Füsun ÜÇER 3, Ayhan ARIK 4 SUMMARY The present transportation infrastructures couldn t enough

Detaylı

Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni

Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni İÇİNDEKİLER YÖNETİCİ ÖZETİ... 3 1 Toz ve Gaz Emisyonlarõnõn Kontrolü...4-5 Toz...4-5 Havada Hidrojen Siyanür (HCN) Gazõ... 6 2 Gürültü Kontrolü... 7 3 Kimyasal

Detaylı

Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni

Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni İÇİNDEKİLER YÖNETİCİ ÖZETİ... 3 1 Toz ve Gaz Emisyonlarõnõn Kontrolü...4-5 Toz...4-5 Havada Hidrojen Siyanür (HCN) Gazõ... 6 2 Gürültü Kontrolü... 7 3 Kimyasal

Detaylı

Farklõ Tip Termal Kollektörler İçin Ekolojik Değerlendirme Analizi. Hans-Jörg Althaus, MSc, ETH, Ernst Schweizer AG, Hedingen

Farklõ Tip Termal Kollektörler İçin Ekolojik Değerlendirme Analizi. Hans-Jörg Althaus, MSc, ETH, Ernst Schweizer AG, Hedingen Farklõ Tip Termal Kollektörler İçin Ekolojik Değerlendirme Analizi Hans-Jörg Althaus, MSc, ETH, Ernst Schweizer AG, Hedingen Binalara entegre güneş kollektörlerinin üretim süreçleri ve malzemelerinin çevreye

Detaylı

T A S A R I M A G i R i Ş

T A S A R I M A G i R i Ş T A S A R I M A G i R i Ş Dr. Hasip Yeniova İÇİNDEKİLER 1.1. Giriş 1 1.2. Tasarõmda karşõlaşõlan kõsõtlamalar 1 1.3. Tasarõmõn amaçlarõ 3 1.4. Verilerin toplanmasõ 3 1.5. Tasarõm probleminin alternatif

Detaylı

Daha yeşil bir gelecek için suyun

Daha yeşil bir gelecek için suyun Daha yeşil bir gelecek için suyun dönüşümü Yağmur sularõ, sel sularõ, arõndõrõlmõş sularõn tamamõ, istenildiği şekilde arõtõldõğõ durumda, sulama, meracõlõk, sebze ve meyvecilik, endüstriyel üretim alanõ

Detaylı

TÜRK SANAYİCİLERİ VE İŞADAMLARI DERNEĞİ BASIN BÜROSU

TÜRK SANAYİCİLERİ VE İŞADAMLARI DERNEĞİ BASIN BÜROSU 11 Mart 2004 TS/BAS-BÜL/04-30 TÜSİAD: İstihdamdaki artõş yeterli değil Türk Sanayicileri ve İşadamlarõ Derneği (TÜSİAD), DİE tarafõndan açõklanan 2003 yõlõ 4. dönem Hanehalkõ İşgücü Anketi geçici sonuçlarõ

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ( CBS ) TEKİL NESNE TANIMLAYICILARI İÇİN ÖNERİLER

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ( CBS ) TEKİL NESNE TANIMLAYICILARI İÇİN ÖNERİLER Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Öğretiminde 30. Yõl Sempozyumu,16-18 Ekim 2002, Konya SUNULMUŞ BİLDİRİ COĞRFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ( CBS ) TEKİL NESNE TNIMLYICILRI İÇİN ÖNERİLER Hande

Detaylı

Uzaktan Algõlama Ve Yerbilimlerinde Uygulamalarõ

Uzaktan Algõlama Ve Yerbilimlerinde Uygulamalarõ Uzaktan Algõlama Ve Yerbilimlerinde Uygulamalarõ Bölüm 1 Uzaktan Algõlama Prensipleri ve Yerbilimlerinde Bazõ Uygulamalar B.Taner SAN tanersan@mta.gov.tr Engin Ö. SÜMER esumer@mta.gov.tr Mart, 2003 Uzaktan

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ LABORATUARI

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ LABORATUARI ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ LABORATUARI DENEY FÖYÜ DENEY ADI FOTOVOLTAİK PANELLERİN ÇEŞİTLERİ VE ÖLÇÜMLERİ DERSİN ÖĞRETİM

Detaylı

VIII Inetr 02. Türkiye İnternet Konferansõ 19-21 Aralõk 2002 Harbiye Askeri Müze ve Kültür Sitesi İstanbul

VIII Inetr 02. Türkiye İnternet Konferansõ 19-21 Aralõk 2002 Harbiye Askeri Müze ve Kültür Sitesi İstanbul VIII Inetr 02 Türkiye İnternet Konferansõ 19-21 Aralõk 2002 Harbiye Askeri Müze ve Kültür Sitesi İstanbul Java ve SOAP kullanõlarak Mobil Cihazlardan Hisse Senedi Alõmõ Uygulamasõ Özgür Toprak, Seyhun

Detaylı

DİKKAT! BU BÖLÜMDE CEVAPLAYACAĞINIZ TOPLAM SORU SAYISI 90'DIR.

DİKKAT! BU BÖLÜMDE CEVAPLAYACAĞINIZ TOPLAM SORU SAYISI 90'DIR. SYISL ÖLÜM İKKT! U ÖLÜM VPLYĞINIZ TOPLM SORU SYISI 90'IR. İlk 45 Soru Son 45 Soru "Matematiksel İlişkilerden Yararlanma Gücü", "en ilimlerindeki Temel Kavram ve İlkelerle üşünme Gücü" ile ilgilidir. şit

Detaylı

Makina İmalatõ Sektöründe İş Mükemmelliği ve Elektronik İş Stratejileri

Makina İmalatõ Sektöründe İş Mükemmelliği ve Elektronik İş Stratejileri Makina İmalatõ Sektöründe İş Mükemmelliği ve Elektronik İş Stratejileri Özet Bulgular 09 Ekim 2002 TS/BAS/02-83 TÜSİAD tarafõndan hazõrlanan Makina İmalatõ Sektöründe İş Mükemmelliği ve Elektronik İş Stratejileri

Detaylı

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Kurumsal Yatõrõmcõ Yöneticileri Derneği K u r u l u ş u : 1 9 9 9 www.kyd.org.tr info@kyd.org.tr KYD Aylõk Bülten Ağustos 2003 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Detaylı

81221- Seramikten musluk taşõ, lavabo, küvet, bide, pisuar vb. porselenden 81229- Seramikten musluk taşõ, lavabo, küvet, bide, pisuar vb. diğer.

81221- Seramikten musluk taşõ, lavabo, küvet, bide, pisuar vb. porselenden 81229- Seramikten musluk taşõ, lavabo, küvet, bide, pisuar vb. diğer. I. ÜRÜN TANIMI VE ÇEŞİTLERİ Sõhhi Tesisat ürünleri genellikle banyo ve mutfaklarda kullanõlan ve hijyenik yönüyle öne çõkan küvvet, lavabo, klozet, rezervuar, musluk gibi sürekli suyla temas halindeki

Detaylı

sahiptir. 450 kişilik oturma kapasitesi bulunan kütüphanede, 15 adet Internet bağlantõ noktasõ

sahiptir. 450 kişilik oturma kapasitesi bulunan kütüphanede, 15 adet Internet bağlantõ noktasõ GENEL BİLGİ Ege Üniversitesi Tõp Fakültesi Tõp Kütüphanesi 1956 yõlõnda hizmet vermeye başlamõştõr. Kütüphane yaklaşõk 2000 m² kullanõm alanõna sahiptir. 450 kişilik oturma kapasitesi bulunan kütüphanede,

Detaylı

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik

Detaylı

KENTİÇİ OTOBÜS TAŞIMACILIĞINDA BİR MODEL ÖNERİSİ, SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE PERFORMANS DEĞERLEMESİ

KENTİÇİ OTOBÜS TAŞIMACILIĞINDA BİR MODEL ÖNERİSİ, SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE PERFORMANS DEĞERLEMESİ KENTİÇİ OTOBÜS TAŞIMACILIĞINDA BİR MODEL ÖNERİSİ, SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE PERFORMANS DEĞERLEMESİ Erdal Yõlmaz 1 SUMMARY One of the essential problems of a city is the problem of transportation and one basic

Detaylı

Doğalgaz. Doğalgaz ve Petrol Gazlarõ

Doğalgaz. Doğalgaz ve Petrol Gazlarõ Doğalgaz ve Sõvõlaştõrõlmõş Petrol Gazlarõ 1 Gaz Yakõtlar Gaz Halinde! Doğalgaz (doğal)! Havagazõ (fabrika)! Kokgazõ (fabrika) Sõvõlaştõrõlmõş Halde! Doğalgaz (doğal)! Propan (rafineri)! Bütan (rafineri)

Detaylı

Fotovoltaik Teknoloji

Fotovoltaik Teknoloji Fotovoltaik Teknoloji Bölüm 5: Fotovoltaik Hücre Karakteristikleri Fotovoltaik Hücrede Enerji Dönüşümü Fotovoltaik Hücre Parametreleri I-V İlişkisi Yük Çizgisi Kısa Devre Akımı Açık Devre Voltajı MPP (Maximum

Detaylı

İSTANBUL BOĞAZI NDAKİ KÖPRÜLERİN ETKİLERİ

İSTANBUL BOĞAZI NDAKİ KÖPRÜLERİN ETKİLERİ İSTANBUL BOĞAZI NDAKİ KÖPRÜLERİN ETKİLERİ ÜZERİNE İsmail ŞAHİN 1 ve Demet ERSOY 2 SUMMARY (On the Effects of Bridges Crossing the Bosporus Strait in İstanbul) The Bosporus strait in İstanbul is a natural

Detaylı

İklim koşullarõnda tuhaf şeyler olmakta.

İklim koşullarõnda tuhaf şeyler olmakta. İklim koşullarõnda tuhaf şeyler olmakta. Sera etkisine ilişkin 10 soru 10 yanõt. Bildhuset / Jan Hهkan Dahlstr m Dünyanõn iklimi değişiyor. Birleşmiş Milletler Hükümetlerarasõ İklim Değişikliği Paneli

Detaylı

Fotovoltaik Panel Gücüne Etki Eden Çalışma Parametrelerinin Araştırılması

Fotovoltaik Panel Gücüne Etki Eden Çalışma Parametrelerinin Araştırılması Fotovoltaik Panel Gücüne Etki Eden Çalışma Parametrelerinin Araştırılması Yusuf Işıker, Bülent Yeşilata ve Hüsamettin Bulut Harran Üniversitesi Makina Mühendisliği Bölümü, Şanlıurfa yusuf47@harran.edu.tr

Detaylı

GAZİ ÜNİVERSİTESİ TEKNİK EĞİTİM FAKÜLTESİ ELEKTRİK EĞİTİMİ BÖLÜMÜ ELK - 101 ÖLÇME TEKNİĞİ LABORATUVARI

GAZİ ÜNİVERSİTESİ TEKNİK EĞİTİM FAKÜLTESİ ELEKTRİK EĞİTİMİ BÖLÜMÜ ELK - 101 ÖLÇME TEKNİĞİ LABORATUVARI GAZİ ÜNİVERSİTESİ TEKNİK EĞİTİM FAKÜLTESİ ELEKTRİK EĞİTİMİ BÖLÜMÜ ELK - 101 ÖLÇME TEKNİĞİ LABORATUVARI DENEY NO: 2 DENEYİN ADI: ÖLÇÜ ALETLERİNİN HARKETLİ KISIMLARININ İNCELENMESİ, ELEKTROMANYETİK ÖLÇÜ

Detaylı

AKM 202. Akõşkanlar Mekaniği. Ders Notları. 7.Bölüm. Boyut Analizi ve Benzerlik. Gemi İnşaatõ ve Deniz Bilimleri Fakültesi.

AKM 202. Akõşkanlar Mekaniği. Ders Notları. 7.Bölüm. Boyut Analizi ve Benzerlik. Gemi İnşaatõ ve Deniz Bilimleri Fakültesi. AKM 0 Akõşkanlar Mekaniği Ders Notları 7.Bölüm Boyut Analizi ve Benzerlik İTÜ Gemi İnşaatõ ve Deniz Bilimleri Fakültesi Hazõrlayan Yrd. Doç. Dr. Şafak Nur Ertürk Oda No:47 Tel: () 85 638 e-posta: erturk@itu.edu.tr

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ

GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ DENEY 1 GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ YENİLEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ LABORATUAR YRD. DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU DENEY 1 GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİ 1. GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ Dünyamızın en büyük enerji kaynağı olan

Detaylı

PV PANELLERİN YAPISI VE PANELLERDEN ELEKTRİK ÜRETİMİNE SICAKLIĞIN ETKİSİ

PV PANELLERİN YAPISI VE PANELLERDEN ELEKTRİK ÜRETİMİNE SICAKLIĞIN ETKİSİ PV PANELLERİN YAPISI VE PANELLERDEN ELEKTRİK ÜRETİMİNE SICAKLIĞIN ETKİSİ Taner ÇARKIT Elektrik Elektronik Mühendisi tanercarkit.is@gmail.com Abstract DC voltage occurs when light falls on the terminals

Detaylı

ICS 13.040.20/13.040.01 TÜRK STANDARDI TS 2361/Nisan 1976 İÇİNDEKİLER

ICS 13.040.20/13.040.01 TÜRK STANDARDI TS 2361/Nisan 1976 İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER 0 - KONU VE KAPSAM... 1 0.1 - KONU... 1 0.2 - KAPSAM... 1 1 - ANALİZ METOTLARI... 1 1.1 - GENEL ESASLAR... 1 1.2 - HAVADA SÜSPANSİYON DURUMUNDA BULUNAN MADDE MİKTARININ TAYİNİ (OPTİK YANSIMA

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ODASI NA KAYITLI FİRMALARIN KURULUŞUNDA YABANCI ORTAK ve SERMAYE DURUMU 2006 YILI DEĞERLENDİRMESİ

İSTANBUL TİCARET ODASI NA KAYITLI FİRMALARIN KURULUŞUNDA YABANCI ORTAK ve SERMAYE DURUMU 2006 YILI DEĞERLENDİRMESİ İSTANBUL TİCARET ODASI NA KAYITLI FİRMALARIN KURULUŞUNDA YABANCI ve SERMAYE DURUMU 2006 YILI DEĞERLENDİRMESİ Yabancõ sermaye yatõrõmlarõ için Hazine Müsteşarlõğõ ndan ön izin alma mecburiyetinin 2003 Haziran

Detaylı

A A A A A A A A A A A

A A A A A A A A A A A S 2 FİZİ TESTİ. Bu testte 0 soru vardır. 2. Cevaplarınızı, cevap kâğıdının Fizik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz.. Aşağıdakilerden hangisi momentum birimidir? joule joule A) B) newton saniye weber

Detaylı

Dr. Fatih AY. Tel:

Dr. Fatih AY. Tel: Dr. Fatih AY Tel: 0 388 225 22 55 ayfatih@nigde.edu.tr Güneş Sabiti (The Solar Constant) ve Atmosfer Dışı Işınımın Değişimi Güneş Açıları Atmosfer Dışında Yatay Düzleme Gelen Güneş Işınımı 2 Bu bölümde

Detaylı

ICS 91.100.30 TÜRK STANDARDI TS EN 12504-1/Nisan 2002

ICS 91.100.30 TÜRK STANDARDI TS EN 12504-1/Nisan 2002 ÖNSÖZ Bu standard, CEN tarafõndan kabul edilen EN 12504-1 (2000) standardõ esas alõnarak, TSE İnşaat Hazõrlõk Grubu nca hazõrlanmõş ve TSE Teknik Kurulu nun 19 Nisan 2002 tarihli toplantõsõnda Türk Standardõ

Detaylı

EKVATORAL KOORDİNAT SİSTEMİ

EKVATORAL KOORDİNAT SİSTEMİ EKVATORAL KOORDİNAT SİSTEMİ Dünya nın yüzeyi üzerindeki bir noktayı belirlemek için enlem ve boylam sistemini kullanıyoruz. Gök küresi üzerinde de Dünya nın kutuplarına ve ekvatoruna dayandırılan ekvatoral

Detaylı

BİNA ARAŞTIRMA VE VERİ TOPLAMA TEKNİKLERİ

BİNA ARAŞTIRMA VE VERİ TOPLAMA TEKNİKLERİ BİNA ARAŞTIRMA VE VERİ TOPLAMA TEKNİKLERİ SÜKRÜKTÜR BAKIMINDAN İKİ YAPININ İNCELENMESİ HAZIRLAYAN ARDA HAKAN ÖZGÜL 1 BÖLÜM 1 1.1. SİSTEM Sistem, konuşma dilimizde değişik anlamlarda kullanõlmaktadõr. Fakat

Detaylı

DOĞU ANADOLU PROJESİ ANA PLANI

DOĞU ANADOLU PROJESİ ANA PLANI T.C. BAŞBAKANLIK DEVLET PLANLAMA TEŞKİLATI MÜSTEŞARLIĞI DOĞU ANADOLU PROJESİ ANA PLANI YÖNETİCİ ÖZETİ RAPORU HAZIRLAYAN ORTAK GİRİŞİM ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ FIRAT ÜNİVERSİTESİ İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ KAFKAS ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

HANGİ SERAMİK NEREYE DÖŞENİR?

HANGİ SERAMİK NEREYE DÖŞENİR? SERAMİK NEDİR? Seramik, en basit tarifiyle, çok yüksek sõcaklõkta pişirilmiş toprak demektir. Seramiğin tarihi, uygarlõk tarihi kadar eskidir. ilk seramiğin Milattan Önce 6000 yõlõnda Anadolu da üretildiği

Detaylı

YENİ YARI-İLETKEN TEKNOLOJİLERİ

YENİ YARI-İLETKEN TEKNOLOJİLERİ YENİ YARI-İLETKEN TEKNOLOJİLERİ Doç. Dr. Cengiz Beşikci Mikroelektronik Bilgisayar Enformasyon Teknolojisi Telekomünikasyon Mikroelektronik Teknolojisi Yeni Kavramlar Yeni Malzemeler Küçültme Karõşõk Teknolojiler

Detaylı

Yaz l Bas n n Gelece i

Yaz l Bas n n Gelece i Prof. Dr. Giso Deussen Bill Gates yazõlõ basõnõn geleceğini karanlõk görüyor: Yazõlõ basõnõn sonunun geldiğine inanõyor. Microsoft un kurucusu Ekim 2005 sonunda Fransõz gazetesi Le Figaro" ile yaptõğõ

Detaylı

ELEKTROMAGNETİK ALANLARIN İNSAN SAĞLIĞI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ

ELEKTROMAGNETİK ALANLARIN İNSAN SAĞLIĞI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ! FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTROMAGNETİK ALANLARIN İNSAN SAĞLIĞI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Elk. Müh. Fõrat ÜNSAL Anabilim Dalõ: Elektrik Mühendisliği Programõ:

Detaylı

BİTKİSEL ÜRETİM ÖZEL İHTİSAS KOMİSYONU SÜS BİTKİLERİ ALT KOMİSYON RAPORU

BİTKİSEL ÜRETİM ÖZEL İHTİSAS KOMİSYONU SÜS BİTKİLERİ ALT KOMİSYON RAPORU SEKİZİNCİ BEŞ YILLIK KALKINMA PLANI DPT: 2645 - ÖİK: 653 BİTKİSEL ÜRETİM ÖZEL İHTİSAS KOMİSYONU SÜS BİTKİLERİ ALT KOMİSYON RAPORU ANKARA 2001 ISBN 975 19 2909-1 (basõlõ nüsha) Bu Çalõşma Devlet Planlama

Detaylı

Türk Akreditasyon Kurumu. Doküman No.: P509 Revizyon No: 01. Kontrol Onay. İmza. İsim

Türk Akreditasyon Kurumu. Doküman No.: P509 Revizyon No: 01. Kontrol Onay. İmza. İsim Doküman Adõ: GÜVENLİK SÜREÇLERİ Doküman No.: P509 Revizyon No: 01 5 01 Bilgi İşlem Personelin Bilgilerin Gizliliği konusundaki taahhütlerine ilişkin paragraf eklendi. Sayfa No Rev. Revizyon Nedeni Yürürlük

Detaylı

Fotovoltaik Teknoloji

Fotovoltaik Teknoloji Fotovoltaik Teknoloji Bölüm 4: Fotovoltaik Teknolojinin Temelleri Fotovoltaik Hücre Fotovoltaik Etki Yarıiletken Fiziğin Temelleri Atomik Yapı Enerji Bandı Diyagramı Kristal Yapı Elektron-Boşluk Çiftleri

Detaylı

TURİST BİLGİ SİSTEMİ TASARIMI VE PANORAMİK GÖRÜNTÜ İLE ENTEGRASYONU

TURİST BİLGİ SİSTEMİ TASARIMI VE PANORAMİK GÖRÜNTÜ İLE ENTEGRASYONU Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Öğretiminde 30. Yõl Sempozyumu,16-18 Ekim 2002, Konya SUNULMUŞ POSTER TURİST BİLGİ SİSTEMİ TASARIMI VE PANORAMİK GÖRÜNTÜ İLE ENTEGRASYONU Özgün

Detaylı

ALAN YATIRIM. Migros 1Ç 2006 Sonuçları. 18 Temmuz 2006. Cirodaki Yüksek Artõş Karlõlõğõ Olumlu Etkiliyor

ALAN YATIRIM. Migros 1Ç 2006 Sonuçları. 18 Temmuz 2006. Cirodaki Yüksek Artõş Karlõlõğõ Olumlu Etkiliyor ALAN YATIRIM 18 Temmuz 2006 Migros 1Ç 2006 Sonuçları AL Cirodaki Yüksek Artõş Karlõlõğõ Olumlu Etkiliyor Migros un 1Ç 2006 net satõşlarõ 719 milyon US$ olarak gerçekleşmiş ve şirketin cirosu geçen senenin

Detaylı

2- Bileşim 3- Güneş İç Yapısı a) Çekirdek

2- Bileşim 3- Güneş İç Yapısı a) Çekirdek GÜNEŞ 1- Büyüklük Güneş, güneş sisteminin en uzak ve en büyük yıldızıdır. Dünya ya uzaklığı yaklaşık 150 milyon kilometre, çapı ise 1.392.000 kilometredir. Bu çap, Yeryüzünün 109 katı, Jüpiter in de 10

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI VE BİRLEŞTİRİLMİŞ SİNİRSEL BULANIK SİSTEMLER İLE ŞEHİRLERARASI YÜK TAŞIMASI TÜR SEÇİMİNİN MODELLENMESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI VE BİRLEŞTİRİLMİŞ SİNİRSEL BULANIK SİSTEMLER İLE ŞEHİRLERARASI YÜK TAŞIMASI TÜR SEÇİMİNİN MODELLENMESİ YAPAY SİNİR AĞLARI VE BİRLEŞTİRİLMİŞ SİNİRSEL BULANIK SİSTEMLER İLE ŞEHİRLERARASI YÜK TAŞIMASI TÜR SEÇİMİNİN MODELLENMESİ Ahmet TORTUM 1, Nadir YAYLA 2, Mahir GÖKDAĞ 3 SUMMARY In this study, the mode choices

Detaylı

Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni

Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni İÇİNDEKİLER YÖNETİCİ ÖZETİ... 3 1 Toz ve Gaz Emisyonlarõnõn Kontrolü... 4 Toz... 4 Havada Hidrojen Siyanür (HCN) Gazõ... 6 2 Gürültü Kontrolü... 7 3 Kimyasal

Detaylı

Teminatlandõrma ve Kar/Zarar Hesaplama

Teminatlandõrma ve Kar/Zarar Hesaplama Giriş Borsada kullanõlan elektronik alõm satõm sisteminde (VOBİS) tüm emirler hesap bazõnda girilmekte, dolayõsõyla işlemler hesap bazõnda gerçekleşmektedir. Buna paralel olarak teminatlandõrma da hesap

Detaylı

E-Business ve B2B nin A B C si

E-Business ve B2B nin A B C si E-Business ve B2B nin A B C si Hazõrlayan : Cengiz Pak diyalog Bilgisayar Üretim Sistemleri Yazõlõm ve Danõşmanlõk Ltd. Şti Büyükdere Caddesi No : 48 / 4 Mecidiyeköy İstanbul URL : www.diyalog.com Öneri

Detaylı

MALZEME VE KİMYA TEKNOLOJİLERİ ARAŞTIRMA ENSTİTÜSÜ

MALZEME VE KİMYA TEKNOLOJİLERİ ARAŞTIRMA ENSTİTÜSÜ TÜRKİYE BİLİMSEL VE TEKNİK ARAŞTIRMA KURUMU MARMARA ARAŞTIRMA MERKEZİ MALZEME VE KİMYA TEKNOLOJİLERİ ARAŞTIRMA ENSTİTÜSÜ HİDROJEN YAKIT PİLLERİ: OTOMOTİV ENDÜSTRİSİNDEKİ UYGULAMALAR VE GELECEĞİ Fatma Gül

Detaylı

ICS 91.040.10 TÜRK STANDARDI TS 6793/Nisan 1989 91.040.30 İÇİNDEKİLER

ICS 91.040.10 TÜRK STANDARDI TS 6793/Nisan 1989 91.040.30 İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER 0 - KONU, TARİF, KAPSAM... 1 0.1 - KONU... 1 0.2 - TARİF... 1 0.2.1 - Teçhizat... 1 0. - KAPSAM... 1 1 - GENEL KURALLAR... 1 2 - YÜK DEĞERLERİ... 1 - DÜZGÜN YAYILI YÜKLERİN AZALTILMASI... 2

Detaylı

FOTOVOLTAIK HÜCRELERIN YAPıSı VE ÇALıŞMA PRENSIPLERI DOĞRUDAN ELEKTRIK ÜRETIMI

FOTOVOLTAIK HÜCRELERIN YAPıSı VE ÇALıŞMA PRENSIPLERI DOĞRUDAN ELEKTRIK ÜRETIMI DOĞRUDAN ELEKTRIK ÜRETIMI DOĞRUDAN ELEKTRIK ÜRETIMI Güneş enerjisinden doğrudan elektrik enerjisi üretmek için güneş hücreleri (fotovoltaik hücreler) kullanılır. Güneş hücreleri yüzeylerine gelen güneş

Detaylı

NESNEYE DAYALI VERİ MODELİNİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TASARIMINDAKİ YERİ

NESNEYE DAYALI VERİ MODELİNİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TASARIMINDAKİ YERİ Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Öğretiminde 30. Yõl Sempozyumu,16-18 Ekim 2002, Konya SUNULMUŞ BİLDİRİ NESNEYE DAYALI VERİ MODELİNİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TASARIMINDAKİ YERİ Doğan

Detaylı

PRESİZYONLU EĞİM SENSÖRLERİNİN BÜYÜK YAPILARIN HAREKETLERİNİN İZLENMESİNDE KULLANILMASI

PRESİZYONLU EĞİM SENSÖRLERİNİN BÜYÜK YAPILARIN HAREKETLERİNİN İZLENMESİNDE KULLANILMASI Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Öğretiminde 30. Yõl Sempozyumu,16-18 Ekim 2002, Konya SUNULMUŞ BİLDİRİ PRESİZYONLU EĞİM SENSÖRLERİNİN BÜYÜK YAPILARIN HAREKETLERİNİN İZLENMESİNDE

Detaylı

Amerikalı Öğrencilere Liselere Geçiş Sınavında 8. Sınıf 1. Üniteden Sorulan Sorular.

Amerikalı Öğrencilere Liselere Geçiş Sınavında 8. Sınıf 1. Üniteden Sorulan Sorular. Amerikalı Öğrencilere Liselere Geçiş Sınavında 8. Sınıf 1. Üniteden Sorulan Sorular. 1- Şekilde Dünya nın uzaydan görünümü gösterilmiştir. Güneş ışınları Dünya bu konumda iken gündüzlerin en uzun olduğu

Detaylı

DİŞ HEKİMLİĞİNDE DİGİTAL FOTOGRAMETRİNİN KULLANIMI

DİŞ HEKİMLİĞİNDE DİGİTAL FOTOGRAMETRİNİN KULLANIMI Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Öğretiminde 30. Yõl Sempozyumu,16-18 Ekim 2002, Konya SUNULMUŞ BİLDİRİ DİŞ HEKİMLİĞİNDE DİGİTAL FOTOGRAMETRİNİN KULLANIMI Ferruh YILDIZ, Hakan KARABÖRK,

Detaylı

TÜNEL KALIP YAPIDA KULLANICI GEREKSİNİMLERİ

TÜNEL KALIP YAPIDA KULLANICI GEREKSİNİMLERİ TÜNEL KALIP YAPIDA KULLANICI GEREKSİNİMLERİ ARDA HAKAN ÖZGÜL TÜNEL KALIP TEKNOLOJİSİ İLE ÜRETİLEN TOPLU KONUTTA KULLANICI GEREKSİNİMLERİ Konut tiplerindeki (değişik yapõ tipleri) biçimsel çeşitlilik kullanõcõ

Detaylı

A.Ü. GAMA MYO. Elektrik ve Enerji Bölümü GÜNEŞ ENERJİSİ İLE ELEKTRİK ÜRETİMİ 3. HAFTA

A.Ü. GAMA MYO. Elektrik ve Enerji Bölümü GÜNEŞ ENERJİSİ İLE ELEKTRİK ÜRETİMİ 3. HAFTA A.Ü. GAMA MYO. Elektrik ve Enerji Bölümü GÜNEŞ ENERJİSİ İLE ELEKTRİK ÜRETİMİ 3. HAFTA İçindekiler 1.Nesil Güneş Pilleri Tek Kristalli Güneş Pilleri Çok Kristalli Güneş Pilleri 1. Tek Kristal Silisyum Güneş

Detaylı

EDM/st Ekim 2004. Minea Kombi

EDM/st Ekim 2004. Minea Kombi Minea Kombi ANA PARÇALAR ALAR- Hermetik Kombi 1. Bitermik õsõ eşanjörü 2. Ana yakõcõ 3. Ateşleme elektrodu 4. Alev hissetme elektrodu 5. Yüksek Y sõcakls caklõk k sõnõr s r termostat 6. az valfi 7. enleşme

Detaylı

YTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Termodinamik ve Isı Tekniği Anabilim Dalı Özel Laboratuvar Dersi Radyasyon (Işınım) Isı Transferi Deneyi Çalışma Notu

YTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Termodinamik ve Isı Tekniği Anabilim Dalı Özel Laboratuvar Dersi Radyasyon (Işınım) Isı Transferi Deneyi Çalışma Notu YTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Termodinamik ve Isı Tekniği Anabilim Dalı Özel Laboratuvar Dersi Radyasyon (Işınım) Isı Transferi Deneyi Çalışma Notu Laboratuar Yeri: E1 Blok Termodinamik Laboratuvarı Laboratuar

Detaylı

ITAP Fizik Olimpiyat Okulu 2011 Seçme Sınavı

ITAP Fizik Olimpiyat Okulu 2011 Seçme Sınavı ITAP Fizik Olimpiyat Okulu 11 Seçme Sınavı 1. Dikey yönde atılan bir taş hareketin son saniyesinde tüm yolun yarısını geçmektedir. Buna göre taşın uçuş süresinin en fazla olması için taşın zeminden ne

Detaylı

T.C. GAZİÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİYEL SANATLAR EĞİTİM FAKÜLTESİ İŞLETME EĞİTİMİ BÖLÜMÜ. 2002-2003 Eğitim Öğretim Yõlõ Staj Raporu

T.C. GAZİÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİYEL SANATLAR EĞİTİM FAKÜLTESİ İŞLETME EĞİTİMİ BÖLÜMÜ. 2002-2003 Eğitim Öğretim Yõlõ Staj Raporu T.C. GAZİÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİYEL SANATLAR EĞİTİM FAKÜLTESİ İŞLETME EĞİTİMİ BÖLÜMÜ 2002-2003 Eğitim Öğretim Yõlõ Staj Raporu MAKİNE VE KİMYA ENDÜSTRİSİ KURUMU PİRİNÇSAN A.Ş. TÜRKER ÇEVİK Danõşman: Prof.

Detaylı

E-Devlet ve İnternet Veri Merkezleri

E-Devlet ve İnternet Veri Merkezleri E-Devlet ve İnternet Veri Merkezleri Haluk Tanrõkulu haluk.tanrikulu@telekom.gov.tr Her yerde WEB Web sayfa sayõsõ dünyadaki insan sayõsõndan çoktur. Daha fazla band genişliği = Çok daha fazla disk Alanõ

Detaylı

YAZICILAR HOLDİNG A.Ş.

YAZICILAR HOLDİNG A.Ş. 31.03.2008 Tarihinde Sona Eren Üç Aylõk Döneme İlişkin Yönetim Kurulu Faaliyet Raporu Sayfa No: 1 İÇİNDEKİLER 1. Giriş 2. Kurumsal Yapõ 2.1. Ortaklõk Yapõsõ 2.2. Yönetim Kurulu 2.3. İdari Yapõ 2.4. Başlõca

Detaylı

1. AMAÇ Işınımla ısı transferi olayının tanıtılması, Stefan-Boltzman kanunun ve ters kare kanunun gösterilmesi.

1. AMAÇ Işınımla ısı transferi olayının tanıtılması, Stefan-Boltzman kanunun ve ters kare kanunun gösterilmesi. IŞINIMLA ISI TRANSFERİ 1. AMAÇ Işınımla ısı transferi olayının tanıtılması, Stefan-Boltzman kanunun ve ters kare kanunun gösterilmesi. 2. TEORİ ÖZETİ Elektromanyetik dalgalar şeklinde veya fotonlar vasıtasıyla

Detaylı

KARSAN (KARSN.IS) 12 aylõk hedef fiyat: ABDc0.68 Aylin Çorman 12/02/2004 1.3 1.1 0.9 0.7. ! Yeni modellerin piyasaya sürülmesiyle kapasite

KARSAN (KARSN.IS) 12 aylõk hedef fiyat: ABDc0.68 Aylin Çorman 12/02/2004 1.3 1.1 0.9 0.7. ! Yeni modellerin piyasaya sürülmesiyle kapasite KARSAN (KARSN.IS) (TL6,400/ABDc0.48) Risk: Orta Otomotiv 12 aylõk hedef fiyat: ABDc0.68 Aylin Çorman 12/02/2004 AL ABDc 0.55 0.45 0.35 0.25 0.15 01/03 01/03 03/03 04/03 KARSN KARSAN (2003-2004) 05/03 06/03

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ (GES) BİLGİLENDİRMESİ

GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ (GES) BİLGİLENDİRMESİ GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ (GES) BİLGİLENDİRMESİ 1 SUNUM İÇERİĞİ 1. GÜNEŞ ENERJİSİ NEDİR? 2. YENİLENEBİLİR ENERJİ NEDİR? 3. GÜNEŞ ENERJİSİ HARİTASI 4. GÜNEŞ PANELİ ÇEŞİTLERİ 5. UYGULAMA ŞEKİLLERİ 6. ÖRNEK

Detaylı

Türk altõn madenciliğinde siyanürleme işleminin ilk olarak uygulanmasõ ve bunun çevreye etkileri *

Türk altõn madenciliğinde siyanürleme işleminin ilk olarak uygulanmasõ ve bunun çevreye etkileri * Türk altõn madenciliğinde siyanürleme işleminin ilk olarak uygulanmasõ ve bunun çevreye etkileri * A. Akçõl ** Maden Mühendisliği Bölümü, Cevher Hazõrlama Anabilimdalõ, Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta,

Detaylı

6301 8873 11/2001 TR Kullanõcõ için. Kullanma Kõlavuzu. Logano GE515. Kullanmadan önce dikkatle okuyunuz

6301 8873 11/2001 TR Kullanõcõ için. Kullanma Kõlavuzu. Logano GE515. Kullanmadan önce dikkatle okuyunuz 6301 8873 11/2001 TR Kullanõcõ için Kullanma Kõlavuzu Sõvõ/Gaz Yakõtlõ Özel Kazan Logano GE515 Kullanmadan önce dikkatle okuyunuz Önsöz Bu kõlavuz hakkõnda Bu cihaz ilgili Norm ve Yönetmelikler tarafõndan

Detaylı

NEDEN AKRİLİK? AKRİLİK KULLANIMININ NEDENLERİ

NEDEN AKRİLİK? AKRİLİK KULLANIMININ NEDENLERİ NEDEN AKRİLİK? Küvet ve duş sistemleri için akrilik zengin, yumuşak ve dayanõklõ yapõsõ ile en dayanõklõ malzemedir. Akrilik renkleri solmaz ve seneler boyu kullanõcõsõna ilk günkü parõltõsõyla hizmet

Detaylı

35 Bu dokümanõn hiçbir kõsmõ yazarlarõn yazõlõ izni olmadan herhangi bir biçimde kopyalanamaz, çoğaltõlamaz.

35 Bu dokümanõn hiçbir kõsmõ yazarlarõn yazõlõ izni olmadan herhangi bir biçimde kopyalanamaz, çoğaltõlamaz. 3. MALİYET YÖNETİMİ 35 3.1 GİRİŞ Bu bölüm, tüm proje evrelerinde tümleşik ve kapsamlõ bir maliyet yönetim sistemi yardõmõ ile, proje maliyetlerinin yönetilmesi, kontrol edilmesi ve izlenmesi hususunda

Detaylı

Enerjinin varlığını cisimler üzerine olan etkileri ile algılayabiliriz. Isınan suyun sıcaklığının artması, Gerilen bir yayın şekil değiştirmesi gibi,

Enerjinin varlığını cisimler üzerine olan etkileri ile algılayabiliriz. Isınan suyun sıcaklığının artması, Gerilen bir yayın şekil değiştirmesi gibi, ENERJİ SANTRALLERİ Enerji Enerji soyut bir kavramdır. Doğrudan ölçülemeyen bir değer olup fiziksel bir sistemin durumunu değiştirmek için yapılması gereken iş yoluyla bulunabilir. Enerjinin varlığını cisimler

Detaylı

I.10. KARBONDİOKSİT VE İKLİM Esas bileşimi CO2 olan fosil yakıtların kullanılması nedeniyle atmosferdeki karbondioksit konsantrasyonu artmaktadır.

I.10. KARBONDİOKSİT VE İKLİM Esas bileşimi CO2 olan fosil yakıtların kullanılması nedeniyle atmosferdeki karbondioksit konsantrasyonu artmaktadır. I.10. KARBONDİOKSİT VE İKLİM Esas bileşimi CO2 olan fosil yakıtların kullanılması nedeniyle atmosferdeki karbondioksit konsantrasyonu artmaktadır. Fosil yakıtlar, çoğu yeşil bitkilerin fotosentez ürünü

Detaylı

UDK 624-012.45 TÜRK STANDARDI TS 6164/Aralõk 1988 İÇİNDEKİLER

UDK 624-012.45 TÜRK STANDARDI TS 6164/Aralõk 1988 İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER 0 - KONU,TARİF,KAPSAM,AMAÇ,UYGULAMA ALANI... 1 0.1 - KONU... 1 0.2 - TARİFLER... 1 0.2.1 - Betonarme Avan Projeleri... 1 0.2.2 - Betonarme Tatbikat Projesi... 1 0.3 - KAPSAM... 1 0.4 - AMAÇ...

Detaylı

İÇİNDEKİLER -BÖLÜM / 1- -BÖLÜM / 2- -BÖLÜM / 3- GİRİŞ... 1 ÖZEL GÖRELİLİK KUANTUM FİZİĞİ ÖNSÖZ... iii ŞEKİLLERİN LİSTESİ...

İÇİNDEKİLER -BÖLÜM / 1- -BÖLÜM / 2- -BÖLÜM / 3- GİRİŞ... 1 ÖZEL GÖRELİLİK KUANTUM FİZİĞİ ÖNSÖZ... iii ŞEKİLLERİN LİSTESİ... İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... iii ŞEKİLLERİN LİSTESİ... viii -BÖLÜM / 1- GİRİŞ... 1 -BÖLÜM / 2- ÖZEL GÖRELİLİK... 13 2.1. REFERANS SİSTEMLERİ VE GÖRELİLİK... 14 2.2. ÖZEL GÖRELİLİK TEORİSİ... 19 2.2.1. Zaman Ölçümü

Detaylı

Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni

Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni Normandy Madencilik A.Ş. Ovacõk Altõn Madeni İÇİNDEKİLER YÖNETİCİ ÖZETİ... 3 1 Toz ve Gaz Emisyonlarõnõn Kontrolü...4-5 Toz...4-5 Havada Hidrojen Siyanür (HCN) Gazõ... 6 2 Gürültü Kontrolü... 7 3 Kimyasal

Detaylı

RÜZGAR ENERJĐSĐ. Erdinç TEZCAN FNSS

RÜZGAR ENERJĐSĐ. Erdinç TEZCAN FNSS RÜZGAR ENERJĐSĐ Erdinç TEZCAN FNSS Günümüzün ve geleceğimizin ekmek kadar su kadar önemli bir gereği; enerji. Son yıllarda artan dünya nüfusu, modern hayatın getirdiği yenilikler, teknolojinin gelişimi

Detaylı

Şenol Gürvit sgurvit@apc.com 11/27

Şenol Gürvit sgurvit@apc.com 11/27 sgurvit@apc.com 11/27 3 KGK Seçiminde Gözönüne Alõnmasõ Gereken Parametreler KGK gibi sistemlere yapõlan yatõrõmõn kullanõcõ açõsõndan edinilen yararõ "availability"dir. Yani KGK çõkõşõna bağlanacak yük

Detaylı

DOĞU KARADENİZ BÖLGESEL GELİŞME PLANI (DOKAP)

DOĞU KARADENİZ BÖLGESEL GELİŞME PLANI (DOKAP) No. Türkiye Cumhuriyeti Başbakanlõk Devlet Planlama Teşkilatõ Müsteşarlõğõ Japonya Uluslararasõ İşbirliği Ajansõ JICA DOĞU KARADENİZ BÖLGESEL GELİŞME PLANI (DOKAP) Nihai Rapor CİLT II: ANA PLAN Ağustos

Detaylı