Güneş Enerjisi Bilimle Buluşuyor - Uygulamalı Araştırmada PV İzlemenin Rolü

Günümüzün enerji alanında, teknolojik yenilik ile uygulamalı araştırma arasındaki sınır giderek inceliyor. Bunun somut bir örneği, modül düzeyinde yüksek çözünürlüklü performans verileri toplamak için Tigo teknolojisini kullanan iki deneysel projeden geliyor. Bu projeler Energy4Climate (E4C) tarafından destekleniyor. Projelerden biri Paris bölgesindeki SIRTA atmosferik gözlemevinde (Site Instrumental de Recherche par Télédétection Atmoshpérique), diğeri ise Fransız Polinezyası Üniversitesi (UPF) kampüsünde gerçekleştiriliyor.

Paris Politeknik Enstitüsü'nün Energy4Climate Merkezi, sera gazı emisyonlarını azaltmak, enerji verimliliğini artırmak, yenilenebilir enerjiyi yaygınlaştırmak ve ilgili enerji politikalarını önermek için dört kesişen tema üzerinde çalışan yaklaşık 30 laboratuvarı bir araya getiriyor. E4C, gerçek yaşam koşullarında yöntemleri, yönetimi ve modelleme çözümlerini test etmek için platformlar ve demonstrasyonlar geliştiriyor. E4C, ^3. Programme d’Investissements d’Avenir (ANR-18-EUR-0006-02) tarafından desteklenmektedir ve aşağıdaki iki proje, Ecole polytechnique Vakfı (TotalEnergies tarafından finanse edilen"Défis Technologiques pour une Énergie Responsable"veya "Sorumlu Enerji için Teknolojik Zorluklar" Araştırma Kürsüsü) tarafından ortaklaşa finanse edilmektedir.

Proje #1 – Tahiti'de Test Edilen Dört PV Teknolojisi

İki projeden ilki, özellikle zorlu koşullara sahip tropikal bir ortam olan Tahiti'deki UPF Kampüsü'nde gerçekleştiriliyor: kuvvetli rüzgarlar, düşük mevsimsel yağışlar ve PV modüllerinde toz ve kir birikimi riski yüksek.

Tesis, hem tek yüzlü hem de çift yüzlü PV modülleri içermekte olup, benzer çevre koşulları altında performanslarının karşılaştırmalı analizine olanak sağlamaktadır. Sistemin çift yüzlü kısmı, farklı üreticilerin modüllerini entegre ederek, enerji verimi, güvenilirlik ve değişen koşullara tepki açısından farklı teknolojilerin ve tasarımların değerlendirilmesini mümkün kılmaktadır. Tigo TS4 optimizörleri, her bir modülün performansını (voltaj, güç ve akım) izlemek ve verileri API aracılığıyla E4C'nin datahub analiz platformuna iletmek için kurulmuştur.

Amaç, çevresel koşulların her bir modül türü üzerindeki etkisini hassas bir şekilde analiz etmektir. Resmi tamamlamak için, gelişmiş bir çevresel izleme sistemi her bir bölüm için ışınlama ve sıcaklık verilerini sağlayarak son derece hassas çapraz analizlere olanak tanır.

Proje #2 – Agrivoltaik ve Çift Yüzlü Modüller: Fransa'da Mahsuller ve PV Arasındaki Sinerji

İkinci kurulum, Avrupa'nın önde gelen atmosferik gözlemevlerinden biri olan SIRTA'da yer almaktadır ve 200'den fazla cihazla atmosfer ortamını sürekli olarak izlemektedir. Kurulum, INRAE'nin Pôle National de Recherche sur l'Agriphotovoltaïsme (veya "Ulusal Agrivoltaik Araştırma Merkezi") projesine katkıda bulunan AgriPV-ER projesinin bir parçasıdır. Proje, France 2030 ve PEPR TASE (22-PETA-0007) tarafından desteklenmektedir.

Bu proje, tarım ve fotovoltaik enerjinin entegrasyonuna odaklanmaktadır. Palaiseau'daki SIRTA gözlemevinde, bir agrivoltaik sistem, yonca ve buğday yetiştiriciliğini, mahsullerin üzerine çift yüzlü PV modüllerinin kurulumu ile birleştirmektedir. Meteorolojik, toprak, radyasyon ve PV durum değişkenlerini izlemek için 50'den fazla cihaz kullanılmaktadır.

Burada da Tigo TS4 optimize ediciler, bitki büyüme döngüleri ile PV sisteminin enerji performansı arasındaki etkileşimi analiz etmek ve modellemek için gerekli olan ayrıntılı modül düzeyinde verilerin toplanmasını sağlar.

Çalışmanın en ilginç bulgularından biri, albedonun mevsimsel değişimi, yani toprağın (veya bu durumda bitki örtüsünün) güneş ışığını yansıtma kabiliyetiyle ilgilidir. Daha ılıman mevsimlerde – özellikle 2025 yılının Mart sonu ile Nisan başı arasında – belirgin bir artış gözlemlenmiştir. Geri Kazanılan Enerji Bu dönemde bitki büyümesi zirveye ulaşır ve zemini tamamen gölgeler: yaprak rengindeki değişiklikler ve dengesiz dağılım, düzensiz ışık yansımalarına neden olur ve bu da optimizer'ın rolünü daha da kritik hale getirir – sadece performans izleme açısından değil, aynı zamanda uyumsuzluk etkisini azaltarak enerji üretimini en üst düzeye çıkarmak açısından da.

Bitkiler solmaya başladıkça renkleri değişir ve albedo giderek azalır, bu da kaçınılmaz olarak çift yüzlü modüllerin verimini etkiler. Öte yandan, kış aylarında kısa süreli kar yağışları nedeniyle albedoda ani artışlar görülür, ancak olumsuz hava koşulları nedeniyle genel üretim daha düşük kalır.

Tesisin yağışlı, sık sık bulutlu bir iklime sahip bir bölgede yer aldığını ve bu nedenle bulut örtüsü nedeniyle üretimde doğal dalgalanmalar yaşandığını da belirtmek gerekir. Tigo'nun güç elektroniği sayesinde, her koşulda maksimum enerji sağlanmakla kalmaz, bu dalgalanmalar da yüksek hassasiyetle izlenebilir. Böylece, karmaşık ve değişken çevre koşulları bile sistem verimliliğini optimize etmek için değerli verilere dönüştürülür.

Bilimsel Araştırmalarda Tigo Teknolojisinin Rolü

CentraleSupélec'in bir parçası olan GeePs Laboratuvarı'nda (Laboratoire de Génie Electrique et Electronique de Paris) doktora sonrası araştırmacı olan Moira Torres, "Tigo TS4 optimize ediciler, çok daha büyük bir sistemin parçası olarak her bir modülün performansını incelemek için ihtiyacımız olan değerleri sağlıyor" dedi. "Bu sayede modüllerin farklı çevre koşullarına nasıl tepki verdiğini daha iyi anlayabiliyor ve üretim tahminlerini iyileştirebiliyoruz. Tigo optimize edicilerden çıkarılan ve Energy Intelligence platformu aracılığıyla işlenen ve görselleştirilen veriler, çevresel verilerle birleştirilerek sadece mevcut modelleri doğrulamak için değil, aynı zamanda yeni modeller geliştirmek için de kullanılıyor."

Sonuç – Verilerle İnovasyonu Yönlendirmek

Bu projeler önemli bir doğrulama sunuyor: Tigo teknolojisi tarafından sağlanan veriler, PV sistemlerinin günlük çalışmasını desteklemekle kalmıyor, aynı zamanda bilimsel araştırmalar için de önemli bir araç haline geliyor. Tropikal iklimlerden Avrupa'nın tarım alanlarına kadar çok farklı bağlamlarda, modül düzeyinde optimizasyon, geleceğin fotovoltaik sistemlerinin performansını anlamak, tahmin etmek ve iyileştirmek için çok önemli bir rol oynuyor.

‍