10- (589-600) Elektrolüminesans Görüntülerde Arızalı Fotovoltaik Panel Hücrelerin Evrişimli Sinir Ağı ile Otomatik Sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorAÇIKGÖZ, Hakan
dc.contributor.authorKorkmaz, Deniz
dc.date.accessioned2025-10-24T18:03:55Z
dc.date.available2025-10-24T18:03:55Z
dc.date.issued2022
dc.departmentMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.description.abstractFotovoltaik (FV) panel hücrelerindeki arızaların tespiti ve sınıflandırılması güneş enerjisi santrallerinin verimli ve güvenilir bir şekilde işletilebilmesi için oldukça önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmada, FV panel hücrelerindeki arızaların hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi ve sınıflandırılması için etkin bir evrişimli sinir ağı (ESA) modeli önerilmiştir. Önerilen model, daha az parametre ve model boyutuna sahip SqueezeNet ile transfer öğrenme yaklaşımı kullanılarak geliştirilmiştir. Eğitim yakınsamasını iyileştirmek ve sınıflandırma başarımını arttırmak için modelin aktivasyon fonksiyonları değiştirilerek ateşleme modüllerinden atlama bağlantıları oluşturulmuştur. Deneylerde, Elektrolüminesans (EL) görüntülerinden elde edilen bir veri seti kullanılmıştır. Sınıf dağılımının dengesizliğini gidermek ve örnek sayısını arttırmak için veri artırma teknikleri uygulanmıştır. Önerilen yöntemin performansı AlexNet, ShuffleNet, GoogLeNet ve SqueezeNet gibi ön eğitimli ESA mimarileri ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda önerilen yöntemin doğruluk, kesinlik, duyarlılık, özgüllük ve F1-skor değerleri sırasıyla %91.29, %84.21, %89.72, %92.04 ve %86.88 olarak elde edilmiştir. Ayrıca önerilen yöntem diğer yöntemlerin doğruluk ölçütündeki değerlerini %0.99 ile %6.29 arasında iyileştirmiştir. Elde edilen tüm sonuçlar analiz edildiğinde önerilen yöntemin FV panel hücrelerindeki arızaların tespitinde üstün bir performansa sahip olduğu gözlemlenmiştir.
dc.identifier.doi10.35234/fumbd.1099000
dc.identifier.endpage600
dc.identifier.issn1308-9072
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage589
dc.identifier.trdizinid1126075
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35234/fumbd.1099000
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1126075
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/2518
dc.identifier.volume34
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofFırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzTR-Dizin_20251023
dc.subjectMühendislik
dc.subjectElektrik ve Elektronik
dc.subjectEnerji ve Yakıtlar
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectFotovoltaik Panel Hücreleri
dc.subjectArıza Tespiti
dc.subjectElektrolüminesans Görüntüleme
dc.subjectEvrişimli Sinir Ağları
dc.title10- (589-600) Elektrolüminesans Görüntülerde Arızalı Fotovoltaik Panel Hücrelerin Evrişimli Sinir Ağı ile Otomatik Sınıflandırılması
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu