Machine learning in solar energy utilization

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: BURCU ORAL

Danışman: RAMAZAN YILDIRIM

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tezde, makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla güneş enerjisi kullanım süreçleri incelenmiştir. İlk olarak, konunun bibliyometrik analizi yapılmış, fotovoltaik ve hidrojenle ilgili güneş enerjisi uygulamalarının daha yaygın şekilde incelendiği görülmüştür; makine öğreniminin ise öngörü ve optimizasyon amaçlı olarak özellikle yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmaları şeklinde uygulandığı görülmüştür. Bu tez için, en yaygın çalışılan güneş enerjisi teknolojileri olan, deniz suyunun arıtımı, boyaya duyarlı güneş pilleri ve foto(elektro)kataliz seçilmiştir. Bu konular için veriler, ilgili anahtar kelimelerle Web of Science veri tabanı araştırması kullanılarak toplanmış, analiz dili olarak da R kullanılmıştır. Ağaç tabanlı yöntemler, muhtemelen kategorik değişkenlerin çokluğundan dolayı, yüksek tahmin gücü vermiş, karar ağaçları ise özellikle tahminin zor olduğu durumlarda yüksek performansı sağlayabilecek kuralların çıkarılmasına yardımcı olmuştur. Kullanılan yarıiletkenlerin bant aralığı, oldukça başarılı biçimde tahmin edilebilirken, gaz üretim hızı ve fotoakım yoğunluğu tahmininde hata daha yüksek olmuş, bu durumlarda karar ağacı algoritmasıyla sınıflandırma yapılarak yüksek performansı veren değişkenlerin aralıkları belirlenmiştir. Deniz suyu arıtma sonuçları, giren su ve havanın sıcaklıkları ile akış hızlarının deniz suyu arıtma performansı üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Sentetik ve doğal boya duyarlı güneş hücrelerinin analizinde, boya tipinin performansı belirleyen en önemli değişken olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca sentetik boyalar için karşı elektrot tipi daha önemliyken, doğal boyalı güneş hücrelerinde elektrolit daha önemli çıkmıştır. Fotokataliz uygulamalarında, yarı iletkenlerin bant aralığının yarı iletkenin hazırlama yöntemine, fotoakım yoğunluğunun ise voltaj ve elektrolite bağlı olduğu bulunmuştur. Ayrıca eş-katalizör yüklemesi ve reaksiyon sıcaklığı sırasıyla gaz ve sıvı fazı CO2 indirgeme süreçlerinde önemli çıkmıştır.