a.ü. iki eylül kampüsünde google harita tabanlı fotovoltaik panel
Transkript
a.ü. iki eylül kampüsünde google harita tabanlı fotovoltaik panel
A.Ü. İKİ EYLÜL KAMPÜSÜNDE GOOGLE HARİTA TABANLI FOTOVOLTAİK PANEL KURULUM/MALİYET ANALİZİ* Ümmühan Başaran Filik1, Özge Ayvazoğlu Yüksel2, Tansu Filik3 Özet Sürekli artan enerji ihtiyacını karşılamada mevcut kaynakların yetersiz kalması sonucu alternatif enerji kaynaklarını bulma ve geliştirme çalışmaları hız kazanmıştır. Güneş enerjisi; potansiyeli, kullanım kolaylığı, temizliği ve çevre dostu olması gibi özellikleri ile oldukça dikkat çekmektedir. Türkiye güneş enerjisi potansiyeli ve güneşlenme süresi yüksek olan bir ülkedir ancak güneş enerjisi konusunda son derece elverişli bir konumda olmasına rağmen sahip olduğu potansiyeli yeterince kullanamamaktadır. Bu çalışmada, ilk defa ülkemizde A.Ü. İki Eylül Kampüsünde bulunan bütün binalar için, Google harita tabanlı panel yerleşim/maliyet yazılımı ve algoritmaları geliştirmek üzerine bir çalışma başlatılmıştır. Bu sistem sayesinde, kampüsümüzde bulunan herhangi bir bina harita üzerinde seçildiğinde panel yerleştirmeye uygun yararlı çatı alanı (m2), yerleşim yönü, sistemden elde edilebilecek yıllık enerji miktarı (kWh), elde edilebilecek yıllık elektrik tasarrufu (TL), karbon tasarrufu miktarı, sistemin toplam maliyeti (TL) ve geri ödeme süresi (yıl), yerel indirimler ve teşvik programları gibi bütün bilgilere ulaşılabilecektir. Benzer bir çalışma Massachusetts Institute of Technology (MIT) Üniversitesinde bulunan bir grup araştırmacı tarafından, Amerika’da kısıtlı bazı bölgelerde gerçekleştirilmektedir. Bu çalışma ile üniversite kampüsündeki geniş ve panel yerleşimine uygun çatı alanlarına sahip binalar için gerekli analizler yapılabilecektir ve geliştirilen algoritmalar test edilebilecektir. Böylelikle ileride Eskişehir ili ve ülkemizdeki tüm uygun çatı alanları tespit edilip Google harita çözünürlüğü ile çalışabilen web tabanlı analiz sistemi geliştirilmiş olacaktır. Anahtar Kelimeler: Güneş enerjisi, güneş paneli, google tabanlı harita. DEVELOPMENT OF GOOGLE MAPS BASED PHOTOVOLTAIC PANEL CONFIGURATION/COST ANALYSIS IN A.Ü. İKİ EYLÜL CAMPUS Abstract As existing sources are inadequate to meet continuously increasing energy demand, studies The energy demand are continuously increasing and in order to meet the increasing demand the existing resources are inadequate. As a result, the studies involving finding and * Bu çalışma, Anadolu Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu Başkanlığı tarafından 1505F512 Nolu proje ile desteklenmektedir. 1 Yrd. Doç. Dr., Anadolu Üniversitesi, ubasaran@anadolu.edu.tr 2 Arş. Gör., Anadolu Üniversitesi, ozgeayvazogluyuksel@anadolu.edu.tr 3 Yrd. Doç. Dr, Anadolu Üniversitesi, tansufilik@anadolu.edu.tr A.Ü. İKİ EYLÜL KAMPÜSÜNDE GOOGLE HARİTA TABANLI FOTOVOLTAİK PANEL KURULUM/MALİYET ANALİZİ development of alternative energy sources have become important. Solar energy has gained much attention due to its potential, ease of use, cleanliness and eco-friendly characteristics. Türkiye, has high solar energy potential and hours of sunshine, but although being in a convenient position in terms of solar energy, it is not able to use its potential efficiently. In this study, for the first time in Türkiye, development of Google maps based panel location/cost software and algorithms is studied for all buildings in A.Ü. İki Eylül Campus. The developed system provides functionality to choose any building in our campus in the map, and it then provides detailed information that includes convenient roof space for panel location (m2), direction of location, the amount of annual energy (kWh), the amount of annual electricity savings (kWh), carbon savings, total cost of system (TL) and payback period (year), local discounts and incentive programs. A similar study is done by a group of researchers in Massachusetts Institute of Technology (MIT) University for some limited regions in US. For the buildings that have large and convenient roof spaces in the university campus, this study facilitates performing the required analysis and testing of improved algorithms. Hence, in future, all convenient roof spaces of Eskişehir and Türkiye will be recognized and web based analysis system that works with Google maps resolution will be developed. Keywords: Solar energy, photovoltaic panel, google based maps. Giriş Dünyamızın üzerine düşen yıllık güneş enerjisi miktarı ve dünyada mevcut bulunan fosil rezervlerini karşılaştırdığımızda, güneş enerjisi miktarının petrol rezervlerinin 516, kömür rezervlerinin 157 katı olduğunu söylememiz mümkündür (Engin, 2011). Güneşin bir yıldız olarak enerjisini tüketmeyeceğini göz önünde bulundurduğumuzda güneş enerjisinin sınırsız bir kaynak olduğunu ve bu kaynağı daha etkin kullanmamız gerektiğini görebiliriz (Larson, 1996). Güneşten elde edilen bu limitsiz enerjinin elektrik üretiminde kullanılması, toplanması sırasında iş ve makine gücü gerektirmemesi, karbon emilimini azaltması gibi nedenler bu kaynağın önemini daha da arttırmaktadır. Fosil kaynaklardan enerji üretiminde yanmadan ötürü ortaya çıkan ısının bir kısmı atmosfere karışmaktadır ve meydana gelen sıcaklık artışı buzulların erimesine, kuraklıklara, denizlerin yükselmesine sebep olmaktadır (Nordell, 2003). Bunun yanı sıra artan nüfus, ekonomik gelişmeler ve hızlı kentleşme gibi nedenlerden dolayı tüm dünyada enerji tüketimi büyük artış göstermektedir. İlerleyen yıllarda meydana gelebilecek elektrik açığını engellemek, artan elektrik enerjisi talebini hızlı bir şekilde karşılamak ve ısı artışından dolayı oluşabilecek ciddi problemleri önlemek kritik derecede önem taşımaktadır. Bu problemlerin çözüme kavuşturulması ise ancak gelecek için uygun bir enerji planlaması yapmak ve başta güneş enerjisi olmak üzere ısınma, aydınlanma gibi konularda yenilenebilir enerjiyi kullanmak ile mümkün olacaktır. Bu doğrultuda enerji açısından büyük ölçüde dışa bağımlı olan ülkemizde güneş gibi sınırsız ve ücretsiz bir kaynaktan sonuna kadar yararlanmamız gerekmektedir. Ülkemizdeki kurulu gücün enerji kaynaklarına göre dağılımı 2013 yılı itibariyle %37,4 Hidrolik, %33,4 Doğalgaz, %21,5 Kömür, %4,6 Rüzgâr ve %3,1 diğer enerji kaynakları şeklindedir (Türkiye Elekrik İletim A.Ş., 2013). Bilindiği gibi, ülkemiz doğalgazda tamamen dışa bağımlıdır. Ayrıca, fosil kaynakların ilerleyen yıllarda tükenebileceği de göz ardı edilmemelidir. İçinde bulunduğumuz şartlar ve kişi başına düşen enerji tüketiminin giderek arttığı da düşünülecek olursa güneş enerjisinin kullanımının önemi ve gerekliliği net bir şekilde anlaşılmaktadır. Almanya gibi bizden 1.7 kat daha az güneş alan bir ülke enerji ihtiyacının yaklaşık %75’ini yenilenebilir kaynaklardan elde etmektedir. İngiltere’de de yüz 56 EJOIR – ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYISI CİLT 2 A.Ü. İKİ EYLÜL KAMPÜSÜNDE GOOGLE HARİTA TABANLI FOTOVOLTAİK PANEL KURULUM/MALİYET ANALİZİ binden fazla ev ihtiyaç duyduğu elektriği çatısına kurulan güneş sistemleri ile üretmektedir. Ülkemizde de gerekli verim iyileştirmelerinin yapılması ile gelecekte diğer ülkeler gibi enerji ihtiyacının büyük kısmının güneş enerjisinden karşılanması hedeflenmektedir. Bu çalışmada, A.Ü. İki Eylül Kampüsü için Google harita tabanlı fotovoltaik (FV) panel kurulum/maliyet analizi benzetim sisteminin geliştirilmesi aşamaları detaylı olarak anlatılmaktadır. Amaçlanan sistem geliştirildiğinde, ilimiz ve ülkemizdeki tüm alanlara web tabanlı analiz uygulaması hedeflenmektedir. Google Harita Tabanlı FV Panel Sistemleri Günümüzde, CO2 emilimini azaltma ve hızlı bir şekilde artan enerji maliyetlerini minimum düzeye indirgeme gibi amaçlar yenilenebilir enerjiye duyulan talebi arttırmaktadır. Güneş enerjisi, temiz, verimli ve güvenli olmaları ve birim maliyetlerinin düşmesi sebebi ile son yıllarda büyük ilgi görmeye başlamıştır. Güneş enerjisinin özellikle çatı uygulamaları bütün dünyada oldukça destek görmektedir. Çatıya monte edilmiş güneş paneli sistemleri fosil tüketiminden kaynaklı ortaya çıkan karbondioksit emilimini azaltmanın yanı sıra enerji ve finansal destek kazancı sağlayan önemli teknolojilerden biridir (Kassner, 2008). FV sistemlerin başarılı bir şekilde faaliyet göstermesi bölgenin FV potansiyelinin etkin bir şekilde değerlendirilmesi ile doğrudan ilişkilidir. Meteorolojik veriler, teknolojik gelişmeler ve ekonomik etmenler bu değerlendirmeyi etkileyen önemli faktörler arasındadır (Brito, 2012). Yerel otoriteler ve özel araştırmacılar güneş panellerinin montajı için çatı alanlarının analizi konusu üzerinde çalışmalarını yürütmektedir. Yenilenebilir enerji üretimini teşvik amacıyla, şehirler için güneş potansiyel haritaları oluşturmak oldukça önemlidir. Amerika’da büyük şehirlerde, örneğin Boston, Los Angeles, New York City ve Portland’da bu konuya yönelik çalışmalar yapılmaktadır (Jakubiec, 2013). Bu çalışmada A.Ü. İki Eylül Kampüsü’nde kurulum çalışmaları devam eden 6 kW şebeke bağlantılı ve 4 kW şebekeden bağımsız özellikte olan sistemden elde edilen veriler aracılığıyla ülkemizde ilk defa Google harita tabanlı panel yerleşim ve maliyet analizi yöntemi geliştirilmektedir. A.Ü. İki Eylül Kampüsü’nün uydu görüntüsü Şekil 1’de gösterilmiştir. Şekil 1: A.Ü. İki Eylül Kampüsü Uydu Görüntüsü 57 EJOIR – ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYISI CİLT 2 A.Ü. İKİ EYLÜL KAMPÜSÜNDE GOOGLE HARİTA TABANLI FOTOVOLTAİK PANEL KURULUM/MALİYET ANALİZİ Google harita tabanlı panel yerleşim programı için gerçek zamanlı bir hesaplama sistemi ve özel bir ara yüz tasarımı yapılması çalışmaları sürdürülmektedir. Uzaktan izleme sistemi sayesinde bölgenin anlık, günlük, haftalık, aylık, yıllık dönemlerdeki üretimi her an takip edilebileceğinden, olası bir hata durumunda sisteme anında müdahale imkânı sağlanabilmekte ve tüm üretim kayıt altına alınarak, geriye dönük sistem maliyet analizi ve optimizasyonu yapılabilmektedir. Ayrıca uzaktan izleme özelliği ile sistemin her bir bileşeninin performansı gözlenebilmektedir. Bu sayede, gelecekte kampüste bulunan binaların enerjisinin tamamı, çatılarına uygun panel yerleşimlerinin yapılması ile karşılanabilecektir. Bu sistem, Eskişehir ilimize göre projelendirileceğinden, ilimizde kendi elektrik enerjisini sadece güneş enerjisi ya da hibrit sistem ile karşılamak isteyenler için başarılı bir model oluşturulmuş olması hedeflenmektedir. İki Eylül Kampüsü’nde uygulanması beklenen bu sistemin ileride daha geniş uygulama alanı bulması ile ev sahipleri, Google harita üzerine sadece adres bilgilerini girerek aşağıdaki değerlere ulaşabileceklerdir: Yararlı çatı alanı (m2) Bir güneş paneli sisteminden elde edilen elektrik üretimi Sistemden elde edilebilecek enerji tasarrufu Elde edilen yıllık elektrik tasarrufu (TL) Karbon tasarrufu miktarı Sistemin geri ödeme süresi (yıl) Sistemin toplam maliyeti (TL) Teşvik ve indirimler düşüldükten sonra kullanıcının ödeyeceği miktar (TL) Yöntem Güneş ver ler n n modellenmes üzer ne l teratürde çok çeş tl yaklaşımların ve çalışmaların yapıldığı görülmektedir. Örneğin, Wiginton güneş potansiyelinin belirlenmesi üzerine yaptığı çalışmada, gölge faktörünü dikkate alabilmek adına uygun çatı alanını azaltan faktörlerin istatistiksel tabanlı dizilerine başvurmuştur (Wiginton, 2010). Diğer taraftan, Izquierdo, temsili bina tiplerinin tanımı üzerinden bir istatistiksel örnekleme kullanmıştır (Izquierdo, 2008). Light Detection and Ranging (LİDAR) yöntemi ise Tereci tarafından bulunmuştur. Bu yöntem ile bölgenin yıllık güneşlenme miktarını göz önünde bulundurarak çatıların panel yerleşimi için uygun olan FV potansiyellerini tespit etmişlerdir (Tereci, 2009). Hofierka ve Kanuk güneş radyasyon modelini kullanarak yerleşim alanlarındaki FV potansiyel değerlendirmesi için bir yöntem geliştirmişlerdir. Bu yöntem LİDAR verisi tarafından yaratılan Digital Yüzey Modeli (DSM)’ni kullanmaktadır ve gölgeleme, çatıların eğimi, yön, difüze ve yansıyan ışınları dikkate almaktadır (Hofierka, 2009). Carneiro ise yine LİDAR verisini kullanarak 2.5D yüzey modelini geliştirmiştir. Bu model, binaların kapladığı alanların 2D vektörel dijital haritalarını ve b na yüksekl kler hakkında alfanümer k b lg y çermekted r (Carne ro, 2008). Bunların dışında kullanılan çeş tl yöntemler de mevcuttur. Google har ta tabanlı güneş panel yerleş m çalışmaları lk olarak MIT’de bulunan araştırmacılar tarafından oluşturulmuştur (Massachusetts Clean Energy Center, 2012). MIT’de gerçekleştirilen çalışmada, LİDAR ölçümlerinden yararlanılmıştır. Yapılan bu 58 EJOIR – ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYISI CİLT 2 A.Ü. İKİ EYLÜL KAMPÜSÜNDE GOOGLE HARİTA TABANLI FOTOVOLTAİK PANEL KURULUM/MALİYET ANALİZİ çalışmada LİDAR verilerinden 3D modelin görüntü işleme ile ilgili kısmının gösterimi Şekil 2’de verilmiştir. Şekil 2 (a)’da seçilen alanın (Krege Oval)’in Google Harita’dan kuş bakışı görünümü verilmiştir. Şekil 2 (b)’de LİDAR verilerinden elde edilen nonuniform görüntünün başlangıç durumu için çizimi gösterilmiştir. Şekil 2 (c)’de LİDAR noktalarının sınıflandırılmış görüntüsü verilmiştir. Şekil 2 (d)’de 3D modelin sonucu görüntülenmektedir. (a) (c) (b) (d) Şekil 2: (a) Krege Oval’in Google Harita’dan Kuş Bakışı Görünümü, (b) Başlangıçta LİDAR Verilerinden Nonuniform Görüntü, (c) LİDAR Noktalarının Sınıflandırılması, (d) 3D Modelin Sonucu MIT’den sonra Google harita tabanlı güneş paneli yerleşimi için benzer ama farklı algor tmalar kullanılan çeş tl yaklaşımlar le Amer ka’nın bazı bölgeler ç n (Boston, Los Angeles, Newyork C ty ve Portland) çalışmalar yapılmıştır. Amerika’nın diğer şehirlerinde yapılan bu çalışmalarda farklı tahmin yöntemleri kullanılmıştır. Newyork ve Denver şehirlerinde hesaplama yöntemi olarak Solar analiz yöntemi, Berkeley ve Portland şehirlerinde Sabit çarpan (Constant multiplied) yöntemi kullanılmaktadır (Massachusetts Clean Energy Center, 2012). Bu çalışmada, yeni güneşlenme tahmin yöntemleri kullanılarak tüm kampüste bulunan binalar için uygulanabilecek Google harita tabanlı panel yerleşim ve 59 EJOIR – ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYISI CİLT 2 A.Ü. İKİ EYLÜL KAMPÜSÜNDE GOOGLE HARİTA TABANLI FOTOVOLTAİK PANEL KURULUM/MALİYET ANALİZİ maliyet programı, İki Eylül Kampüsü’nde kurulmakta olan sistemden alınan gerçek sistem verileri yardımıyla geliştirilmektedir. Bu çalışmalarda sistemler için daha önemli olması nedeniyle kısa dönemli tahminler üzerine çalışmalar yürütülmektedir. Şekil 3’de örnek bir güneş santralinden alınan ışınım şiddeti verileri üç boyutlu olarak gösterilmiştir. Verilerin üç boyutlu ele alınmasının en önemli nedenleri güneş santralleri için saate ve güne bağlı değişimleri bir arada sunabilmesi ve kompakt görsellik özelliğine sahip olmasıdır. Şekil 3: Örnek Bir Güneş Santrali Verilerinin Üç Boyutlu Gösterimi (Hocaoğlu, 2008) Bulgular Çalışmadan elde edilen verilerin üç boyutlu grafikler halinde oluştulması ile yeni modellemeler geliştirilmektedir. Ayrıca, kurulmakta olan güneş verileri izleme sistemi sayesinde elde edilen tüm veriler kullanılarak (küresel ışınım, direkt ışınım, difüze ışınım, güneşlenme süresi, hava sıcaklığı, nem, rüzgâr hızı, rüzgâr yönü ve hava basıncı) çok boyutlu yeni çalışmalar yapılmaktadır. Google harita tabanlı panel yerleşim ve maliyet programının oluşturulması aşamasında sırasıyla şu çalışmalar yürütülmektedir: 1. Google harita tabanlı panel yerleşim ve maliyet programı için üç boyutlu model kullanılması, 2. FV potansiyelinin belirlenmesi için gerekli yeni yaklaşımlar ve hesaplamaların yapılması, 3. Kullanışlı çatı alanlarının belirlenmesi, 4. Üç boyutlu modelin görüntü işlemesi, 5. Belirlenen koordinat sistemi için simülasyon modelinin oluşturulması, 6. Ara yüz tasarımının yapılması. Gerçek sistemden elde edilen veriler ve deneyimler model oluşturmada kullanılarak sistemin başarısı test edilecektir. Sonuçlar Google harita tabanlı FV panel kurulum / maliyet analizi benzetim sistemi Amerika’da birkaç bölgede kullanılmaktadır ve bu yönde çalışmalar devam etmektedir. A.Ü. İki Eylül Kampüsü için de yapılmakta olan bu çalışma ile çatılar için güneş panellerinin yerleşiminin optimizasyonu yapılmakla birlikte güneş istasyonunun üretebileceği enerji tahmin 60 EJOIR – ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYISI CİLT 2 A.Ü. İKİ EYLÜL KAMPÜSÜNDE GOOGLE HARİTA TABANLI FOTOVOLTAİK PANEL KURULUM/MALİYET ANALİZİ edilmektedir. Ayrıca kurulan kontrollü deney ortamı ile güneş verileri izleme sisteminin verileri ve güneş enerjisi üretim verileri eşleştirilip İki Eylül Kampüsü için optimum model üretilerek tüm binalara uygulanabilir. Çalışmanın tamamlanması ile birlikte, hem Eskişehir ilinde hem de ülkemizde kurulacak sistem sayesinde kullanıcılar Google harita üzerinden sadece adres bilgileri ile çatıda panel yerleşimi için uygun alan miktarı, kaç panelin yerleşebileceği, bir panelden elde edilecek verim, enerji tasarrufu miktarı, sistemin toplam maliyeti bilgilerine ulaşabilecektir. Ayrıca o bölge için uygulanan teşvikler ve indirimler sistem üzerinden kullanıcılara yansıtılabilecektir. Kaynakça Brito, M.C., Gomes, N., Santos, T., Tenedorio, J.A. (2012). Photovoltaic potential in a Lisbon suburb using LiDAR data. Solar Energy, 86 (2012) 283–288 Carneiro, C., Morello, E., Ratti, C., Golay, F. (2008). Solar radiation over the urban texture: LiDAR data and image processing techniques for environmental analysis at city scale. In: Lee, J., Zlatanova, S. (Eds.), 3- D Geo-Information Sciences, Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Springer, Berlin, pp. 319–340. Engin, T., Altıparmak, A. (2011). Solar Energy Sector Report, February, 2011. Hocaoğlu, F.O., Gerek, Ö.N., Kurban, M. (2008). Hourly solar rad at on forecast ng us ng optimal coefficient 2-D linear filters and feed-forward neural networks. 82, 8, 2008. Hofierka, J., Kanuk, J. (2009). Assessment of photovoltaic potential in urban areas using open-source solar radiation tools. Renewable Energy 34, 2206–2214. Izquierdo, S., Rodrigues, M., Fueyo, N. (2008). A method for estimating the geographical distribution of the available roof surface area for large-scale photovoltaic energypotential evaluations. Solar Energy 82, 929–939. Jakubiec, J.A., Reinhart, C. F. (2013). A Method for Predicting City-Wide Electricity Gains from Photovoltaic Panels Based on LiDAR and GIS Data Combined with Hourly Daysim Simulations. Solar Energy, 2013. Kassner, R., Koppe, W., Schüttenberg, T., Bareth, G. (2008). Analysis of the Solar Potential of Roofs by Using Official Lidar Data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B4. Beijing 2008 Larson, R., West, R.E. (1996). Implementation of Solar Thermal Technology Solar Heat Technologies: Fundamentals and Applications, 1996 vol.10 Massachusetts Clean Energy Center. Installers, Costs, Etc. Retrieved on 5/07/2012. Nordell, B. (2003). Thermal pollution causes global warming. Division of Water Resources Engineering, Lulea University of Technology, SE-97187 Lulea, Sweden Tereci, A., Schneider, D., Kesten, D., Strzalka, A., Eicker, U. (2009). Energy saving potential and economical analysis of solar systems in the urban quarter Scharnhauser Park. Proceedings of ISES Solar Congress, 1814–1822. Türkiye Elekrik Enerjisi 5 Yıllık Üretim Kapasite Projeksiyonu, Türkiye Elektrik İletim A.Ş, Kasım 2013. Wiginton, L.K., Nguyen, H.T., Pearce, J.M. (2010). Quantifying rooftop solar photovoltaic potential for regional renewable energy policy. Computers, Environment and Urban Systems 34, 345–357. 61 EJOIR – ARALIK 2015 IWCEA ÖZEL SAYISI CİLT 2