IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • Volume:36 Issue:1
  • Güneş Enerjisi Santrallerinde YOLO Algoritmaları ile Hotspot Kusurlarının Tespiti

Güneş Enerjisi Santrallerinde YOLO Algoritmaları ile Hotspot Kusurlarının Tespiti

Authors : Sümeyye Yanılmaz, Muammer Türkoğlu, Muzaffer Aslan
Pages : 121-132
Doi:10.35234/fumbd.1318060
View : 219 | Download : 180
Publication Date : 2024-03-28
Article Type : Research Paper
Abstract :Güneş enerjisi santrallerindeki kusurların hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi, fotovoltaik (PV) sistemlerinde verim kaybını azaltmak ve ömrünü uzatmak açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, güneş enerjisi santrallerindeki, PV modüllerdeki hotspot (sıcak nokta) tespiti için You Only Look Once (YOLO) algoritmalarının etkililiği ve avantajları incelenmiştir. YOLO algoritmaları, yüksek hızda çalışarak tek bir taramada görüntüdeki nesneleri tespit edebilme özelliği sayesinde büyük ölçekli santrallerde verimli bir şekilde kullanılabilmektedir. Bu doğrultuda, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7 ve YOLOv8 algoritmalarının performansları karşılaştırılmış ve en iyi sonuç veren model belirlenmiştir. Yapılan deneyler sonucuna göre, veri kümesinde kullanılan insansız hava aracı tarafından elde edilen 100 adet görüntünün %80’i eğitim kümesi %20’si ise test kümesi için kullanılarak YOLO algoritmaları karşılaştırmaları yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, YOLOv8 algoritmasının %88.7 özgüllük, %80.5 duyarlılık ve %83.8 mAP değerleri ile diğer modellere göre daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Çalışmada kullanılan veri seti gerçek güneş panellerinden elde edilen görüntülerden oluşmuştur ve bu sayede çalışmanın sonuçları gerçek dünya senaryolarına uygun bir şekilde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, YOLO algoritmalarının güneş panellerindeki sıcak nokta kusurlarının tespiti için etkili bir yöntem olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, güneş enerjisi santrallerinin daha verimli hale getirilmesi için nesne tespiti algoritmalarının kullanımının önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, ilerideki çalışmalara yol gösteren ve literatüre katkı sağlayan bir çalışma olarak değerlendirilebilir.
Keywords : Güneş panelleri, Sıcak nokta tespiti, YOLO algoritması, Görüntü işleme

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026