Site icon TechInside

Python tabanlı PV optimizasyon aracı engebeli arazilere odaklanıyor

Python tabanlı PV

Hindistan’daki araştırmacılar, engebeli arazilerde güneş paneli kurulumu için en uygun konumları belirlemek üzere yeni bir yerleşim tasarımı aracı geliştirdiler. Araç iki bileşenden oluşuyor: uygunsuz arazi parçalarını hariç tutan bir filtreleme modülü ve kalan kullanılabilir alana panellerin optimum dağılımını belirleyen bir algoritma. Bu yaklaşım, Hindistan’daki bir test sahasında denendi.

Python tabanlı PV optimizasyon aracı kullanıma geçti

Hindistan Teknoloji Enstitüsü’nden bir grup araştırmacı, engebeli engebeli arazilerde fotovoltaik (PV) panellerin yerleşimini optimize etmek için yeni bir algoritma geliştirdi. Python tabanlı araç, Hindistan’ın Uttarakhand eyaletindeki gerçek arazilerde test edildi. Araç, iki temel bileşenden oluşuyor: PV kurulumu için uygun arazi parçalarını belirleyen bir algoritma ve panelleri bu alanlara optimum aralıklarla yerleştiren bir dağıtım algoritması.

[bkz url= https://www.techinside.com/chrome-yapay-zeka-dugmesi-ile-rakiplerinin-onune-gececek/]

Ekip: “Bir PV alanının optik performansını tahmin ederken birkaç kritik faktör göz önünde bulundurulmalıdır. İlk olarak, engebeli arazideki güneş radyasyonu engebelidir çünkü alçak rakımlı alanlar genellikle yüksek rakımlar nedeniyle gölgelenir. Bu gölgeli bölgeler, yüksek alanlara göre önemli ölçüde daha az güneş ışığı alır. İkinci olarak, engebeli arazi, farklı yönlere sahip yamaçlar içerir ve bu da eşit olmayan güneş ışığına maruz kalmaya neden olur. Son olarak, bazı bölgelerdeki dik yamaçlar, panel kurulumunu ve bakımını zor veya pratik olmayan hale getirir”dedi.

Model, enlem, boylam ve yükseklik gibi arazi geometrisi verilerini, Hint jeo-platformu Bhuvan’dan almaktadır. Güneş radyasyonu ve meteoroloji verileri, tipik bir meteoroloji yılını (TMY) oluşturmak için 15 yıllık ortanca hava durumu verileri sağlayan Ulusal Güneş Radyasyonu Veritabanı’ndan (NSRDB) gelmektedir. Dikkate alınan parametreler arasında doğrudan normal ışınım (DNI), dağınık yatay ışınım (DHI), küresel yatay ışınım (GHI) ve güneş konumu bulunmaktadır.

Algoritmanın ilk kısmı, kullanılabilir arazileri belirlemek için beş filtre uygular. İlk olarak, fotovoltaik kurulum için uygun olmayan, 30°’den fazla eğimli dik yamaçlar hariç tutulur. Ardından, bir azimut filtresi, yılın büyük bölümünde gölgede kalan, yüzey azimutu 180° ve 10° arasında olan kuzeye bakan alanları hariç tutar. Bir arazi gölgelendirme filtresi ise, simüle edilen güneş konumlarının yıllık %20’sinden fazlasında gölgede kalan bölgeleri ortadan kaldırır.

Uttarakhand’ta yapılan bir vaka çalışması için seçilen arazinin uzunluğu 1.000 m, genişliği 500 m olup, yükseklikleri 1.740 m ile 1.980 m arasında değişmektedir. Azimut filtresi uygulandıktan sonra, alanın %5,56’sı atılmış, bunu eğim filtresinden %9,7, arazi gölgelenmesinden %6,36, SVF filtresinden %4,77 ve LOF filtresinden %2,7 olmak üzere toplamda alanın %29,09’u hariç tutulmuştur.

Exit mobile version