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, [email protected]
2
Arş. Gör., Anadolu Üniversitesi, [email protected]
3
Yrd. Doç. Dr, Anadolu Üniversitesi, [email protected]
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