Farklı Yüzey Açılarındaki Işınım Şiddetlerinin Afyonkarahisar Bölgesi İçin Karşılaştırılması ve Güneş Panellerinden Elde Edilebilecek En Yüksek Elektrik Enerjisi Üretimi İçin Uygun Açıların Tespiti

Güneş enerjisinden elektrik enerjisi üreten sistemler, geleneksel enerji sistemlerinin yakıt maliyetlerinin ve enerji ihtiyacının artması sonucu oldukça popüler hale gelmiştir. Fakat güneş enerjisinden elektrik enerjisi üreten sistemlerin (PV sistemlerinin) de ilk kurulum maliyetleri oldukça yüksek ve verimleri düşüktür. Bu nedenle PV sistemlerinden en iyi verimle faydalanabilmek oldukça önemlidir. PV sistemleri genellikle sabit bir açı ile yerleştirilmektedir. Hiç şüphe yok ki en iyi verimin sağlanması güneşin anlık olarak takip edilmesi ile mümkündür. Ancak güneş takip sistemleri de elektrik tüketir ve maliyetleri yüksektir. Dolayısıyla, güneş enerjisi sistemlerinin tesis edilecekleri bölgeye hangi açı ile yerleştirilmeleri gerektiğinin tespit edilmesi önem arz eder. Bu çalışmada güneş panellerin Afyonkarahisar bölgesine bir PV sisteminin 2012 yılı Nisan ayında hangi açı ile yerleştirilmesi durumunda maksimum verimin elde edilebileceği, Afyon Kocatepe Üniversitesi ANS Kampus’ünden ölçülüp kaydedilmiş olan saatlik ışınım verileri kullanılarak tespit edilmiştir. Çalışmada sunulan yöntem kullanılarak farklı aylara ait güneş ışınım verilerinin değerleri farklı açılarla yerleştirilmiş yüzeylere dönüştürülebilir. Ayrıca, çalışmada sunulan yöntem kullanılarak dünyanın herhangi bir bölgesi için en iyi yüzey panel açıları tespit edilebilir.

Comparison of Solar Radiation Values at Different Surface Angles and Determination of Convenient Angles to Maximize Electricity Generations of PV Modules for Afyonkarahisar Region

Keywords:

-,

___

  • Abdallah, S., Nijmeh, S., 2004. Two axes sun tracking system with PLC control. Energy Conversion and Management. 45, 1931-1939.
  • Arbab, H., Jozi, B., Rezagholizadeh, M., 2009.A computer tracking system of solar dish with two-axis degree freedoms based on picture processing of bar shadow. Renewable Energy. 34, 1114-1118.
  • Duffie, J.A., Beckman, W.A., 1982. Solar Engineering of thermal Processes. Solar Energy. 28, 85
  • Fadare, D.A., 2009. Modelling of Solar Energy Potential in Nigeria using an artificial neural network model. Applied Energy. 86, 1410-1422.
  • Hocaoğlu, F.O., Gerek, Ö.N., Kurban, M., 2008. Hourly solar radiation forecasting using optimal coefficient 2-D linear filters and feed-forward neural networks. Solar Energy. 82, 714-726.
  • Keliy, N.A., Gibson, T.L., 2009. Improved photovoltaic energy output for cloudy conditions with a solar tracking system. Solar Energy. 83, 2092-2102.
  • Melit, A., Benghanem, M., Kalogirou, S.A., 2006. An An adaptive wavelet-network model for forecasting daily total solar-radiation. Applied Energy. 83, 705- 722.
  • Raja, I.A., Abro, R.S., 1994. Solar and Wind EnergyPotential Renewable Energy, 5, 583-586. Utilization in Pakistan.
  • Sözen, A., Arcaklioğlu, E., Özalp, M., Kanıt, E.G., 2005.S Solar-energy potential in Turkey. Applied Energy. 80, 367-381.
  • Syafawati, A.N., Daut, I., Irwanto, M., Farhana, Z., Razliana, N., Arizadayana, Z., Shema, S.S., 2012.
  • Potential of Solar Energy Harvesting in Ulu Pauh, Perlis, Malaysia Using Solar Radiation-Analysis Studies. Energy Procedia, 14, 1503-1508.