| Sıra No |
PROJE SONUÇ RAPORU BİLGİ FORMU |
| 1 |
Proje No |
: |
2019.07.04.1049
|
| 2 |
Projenin Adı |
: |
Monokristal ve polikristal PV hücrelerin farklı iklim koşulları altında performans aralıklarının belirlenmesi
|
| 3 |
Projenin İlgili Olduğu Alan Adı |
: |
Mühendislik Araştırma Projesi (MAP)
|
| 4 |
Proje Yürütücüsü |
: |
Doç. Dr. Ali Etem Gürel
|
| 5 |
Proje Yürütücüsü E-posta |
: |
alietemgurel@duzce.edu.tr
|
| 7 |
Proje Araştırıcıları |
: |
Doç.Dr. Yunus Biçen
Arş.Gör. Ümit Ağbulut
|
| 8 |
Projenin Başlama ve Bitiş Tarihi |
: |
24.12.2019
24.12.2020
|
| 9 |
Proje Süresi |
: |
12
|
| 10 |
Ek Süre |
: |
0
|
| 11 |
Ek Ödenek |
: |
0,00
|
| 12 |
Projenin Bütçesi |
: |
4.590,00
|
| 13 |
Toplam Harcama |
: |
3.705,20
|
| 14 |
İşbirliği Yapılan Kuruluş |
: |
İşbirliği Yapılan Kuruluş bulunmamaktadır.
|
| 15 |
İşbirliği Yapılan Kuruluşun Desteği |
: |
İşbirliği Yapılan Kuruluş desteği bulunmamaktadır.
|
| 16 |
Projenin Amacı:
Bu projenin amacı, farklı yapıya sahip silikon tabanlı güneş hücrelerinin (polikristal ve monokristal), farklı iklim koşullarındaki performanslarının incelenmesine yönelik bir test düzeneği imal edilmesidir. Bu test düzeneği, ısıtma, soğutma, ışınım ve rüzgar hızı gibi iklimsel parametreleri yapay olarak oluşturmaya imkan tanımaktadır. Bu sayede, güneş panellerinin farklı iklim koşullarındaki verimlerinin belirlenmesi ve bu panellerin kurulumu için en uygun lokasyonların tespitinin yapılabilmesi hedeflenmiştir.
|
| 17 |
Projenin Çıktıları:
Proje kapsamında, farklı yapıdaki PV modüllerin, farklı iklim koşulları altında test edilebilmesine yönelik bir düzenek oluşturulmuştur. Oluşturulan düzenek, iklim parametrelerinin yapay olarak oluşturulmasına imkan vermektedir. Bu iklim parametreleri; güneş radyasyonu, rüzgâr hızı ve çevre sıcaklığıdır. Güneş radyasyonu 0-1500 W/m2 aralığına, rüzgâr hızı 0-8 m/s aralığında, çevre sıcaklığı da -20 ile 50 °C aralığında kontrol edilebilmektedir. Bu sayede, farklı iklim koşullarının PV modüller üzerindeki etkilerinin hızlı bir biçimde incelenebileceği bir test düzeneği oluşturulmuştur. Yapılan testler, PV modüllerin güç çıkışlarında güneş radyasyonu kadar diğer iklimsel parametrelerin de etkili olduğunu göstermiştir. Tüm testlerde monokristal hücre yapısına sahip modülün verimi, polikristal hücre yapısına sahip modülden daha yüksek olmuştur. Bu zaten beklenen ve literatürle de uyumlu bir sonuçtur. Deneylerde, çevre sıcaklığının modül veriminde önemli bir etken olduğu görülmüştür. Çevre sıcaklığının artması, PV hücre sıcaklığını artırmış bu durum da hücre verimliliğinin düşmesine neden olmuştur. Bunun temel nedeni; PV panellerde hücre sıcaklığı arttıkça kısa devre akımı artarken, bu artıştan daha fazla olarak açık devre geriliminin azalmasıdır. Bu durum nedeniyle de PV modül çıkış gücü azalma eğilimi göstermektedir. Bu noktada şu önemli soru akla gelmektedir. “Bir PV santral kurulumu için güneş ışınımı verileri tek başına yeterli bir parametre midir?” Proje çıktısının ana eksenini bu soru oluşturmaktadır. Yapılan deneyler, bu verinin tek başına yeterli olmayacağını, uygun lokasyon seçimi için çevre sıcaklığı ve rüzgâr hızı gibi farklı iklimsel parametrelerin de mutlaka değerlendirilmesi gerektiğini göstermiştir.
|
| 18 |
Proje Çıktılarının Bilime ve Uygulamaya Aktarılması:
Proje kapsamında çok sayıda veri toplanmış ve bu veriler analiz edilmiştir. Bu çalışma kapsamında, PV santrallerin kurulacağı bölgeler için tek etkenin güneş radyasyonu olarak kabul edilmesinin yeterli olmayabileceği sonucuna da varılmıştır. Güneş ışınımı yüksek, çevre sıcaklığının göreceli olarak düşük ve hava akımına maruz bölgelerde, PV modül verimlerinin ve güç çıkışlarının daha yüksek olacağı görülmüştür. Deneyler sırasında alınan veriler ve elde edilen bilgiler akademik çalışmalara dönüştürülmüştür.
|
| 19 |
Proje Kapsamında Yapılan Yayınlar:
1-) Gürel, A. E., Ağbulut, Ü., & Biçen, Y. (2020). Assessment of machine learning, time series, response surface methodology and empirical models in prediction of global solar radiation. Journal of Cleaner Production, 122353.
2-) Ağbulut, Ü., Gürel, A. E., & Biçen, Y. Prediction of daily global solar radiation using different machine learning algorithms: Evaluation and comparison. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 135, 110114.
|
Tarih:
|
İmza:
|