Güneş Enerjisi Santralleri İçin İyileştirilmiş Önleyici Bakım Planlaması
Abstract views: 17
/ 
PDF downloads: 27
Keywords:
Önleyici Bakım, Güneş Enerjisi Santrali, Öngörücü Bakım, Makine Öğrenimi, Arıza TespitiAbstract
Son yıllarda artan çevresel felaketler, iklim değişiklikleri, doğal afetlerin üzerine bir de savaşların
eklenmesi enerji krizlerini beraberinde getirdi. Bu gelişmeler ve olumsuz durumlar üzerine ülkeler
birleşip yeni senaryolar ile yeni enerji planlarını yayınladı. Bu yeni enerji senaryolarında ve gelecek
planlamalarında güneş enerji santrallerinin en büyük payı oluşturacağı görülmektedir. Güneş enerjisi
santrallerinin kullanımının artan büyüme oranı, amacı maliyet etkin bir şekilde enerji üretmeyi sağlamak
olan yatırımcıların, devlet kurumlarının ve diğer paydaşların bu konuda yeni sistemsel değişikliklere
gitmesine sebep oldu. Öngörülen bu enerji geçişi ise beraberinde getirdiği enerji arzı güvenliğini
sağlamadaki eksi yönleri nedeniyle mevcut kaygıları artırdığı söylenebilir. Bu öngörülen olumsuz
durumlar, güvenilirlik, tesis ve makine bileşen arızalarının tespiti yoluyla sürekli çalışmayı sağlayan ve
endüstriyel sistemlerde sürdürülebilir üretim için önemli bir parametre olan bakım işlemini çok daha
önemli hale getirmektedir. Sistemin güvenilirliğini artırmak için en iyi kombinasyon önleyici bakım
aralıkları ile değiştirilen bileşenlerin optimize edilmesi ile belirlenen seçici ve önleyici bakım
eylemlerinin optimizasyonu- sağlanarak uygun bakım planlarını oluşturulmalıdır. Bu çalışmanın amacı
bir güneş enerjisi santrali sisteminin kullanılabilirliğini en üst düzeye çıkaran önleyici bakım planlaması
için yeni bir model önermektir. Bu yeni modeli oluşturmak için ise tahmin metotlarının optimum seviyede
uygulanıldığı makine öğrenmesinde kullanılan yeni teknolojileri tesislerin bakım sistemlerine
entegrasyonu temel alınmıştır. Uzun zaman sürecinde alınmış olan anlamlı veriler kullanılarak arızalara
sebep olan ve verimliliği düşüren faktörler uygun analizlerle tespit edilerek doğru bir metod geliştirme
yapılabileceği amaçlanmıştır. Kurulan iyileştirilmiş bakım sistemleriyle enerji arz güvenliğini sağlayan,
verimli, bakım ve işletme maliyetini düşüren bir yapı oluşturulmasına zemin hazırlaması
beklenilmektedir.
Downloads
References
Jerez, S., Tobin, I., & Vautard, R. (2015). The impact of climate change on photovoltaic power generation in Europe. Nature. Commun 6.
Kannan, N., & Vakeesan, D. (2016). Solar energy for future world. Renew Sustain Energy Rev 2016, 1092–1196.
Baschel, S., Koubli, J., & Gottschalg, R. (2018). Impact of Component Reliability on Large Scale Photovoltaic Systems’ Performance. Energies 2018, 11, 1579.
IEA. (2023). Dünya Enerji Görünümü 2023. International Energy Agency.
Baschel, S., Koubli, J., & Gottschalg, R. (2018). Impact of Component Reliability on Large Scale Photovoltaic Systems’ Performance. Energies 2018, 11, 1579.
Sa’ad, A., Nyoungue, A., & Hajej, Z. (2021). Improved Preventive Maintenance Scheduling for a Photovoltaic Plant under Environmental Constraints. Sustainability 2021, 13, 10472.
Dizdaroglu, D. (2017). The role of indicator-based sustainability assessment in policy and the decision-making process: a review and outlook. Sustainability 9 (6), 1018.
Sa’ad, A., Nyoungue, A., & Hajej, Z. (2021). Improved Preventive Maintenance Scheduling for a Photovoltaic Plant under Environmental Constraints. Sustainability 2021, 13, 10472.
Polo, F., Bermejo, J., & Fernandez, J. (2015). Failure mode prediction and energy forecasting of PV plants to assist dynamic maintenance tasks by ANN based models. Renew. Energy 81, 227–238.
Junior JG da SF, Oozeki T, Takashima T, Koshimizu G, Uchida Y,Ogimoto K. (2012) Use of support vector regression and numerically predicted cloudiness to forecast power output of a photovoltaic power plant in Kitakyushu, Japan. 20(7):874‐882.
