Küresel değişimler nedeniyle güneş enerjisine olan ilgi her geçen gün artmaktadır. Güneş enerjisinin enerji üretimindeki payı, tükenmez ve bedava bir kaynak olması ve CO2 yaymaması nedeniyle petrol ve gaz gibi sınırlı kaynakların yerini alarak sürekli artmaktadır . Fotovoltaik (FV) teknolojisinin giderek yaygınlaşması, ömrünü tamamlamış panellerin çevre dostu bir şekilde bertaraf edilmesi sorununu da beraberinde getirmiştir. Bu çalışmada, Türkiye'nin 2050 yılına kadarki FV panel atık miktarını tahmin etmek için iki aşamalı bir sistem modeli geliştirilmiştir. Öncelikle, Türkiye'nin önümüzdeki yıllardaki toplam FV panel kurulu gücünü tahmin etmek için yeni bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. YSA modelinin performansı, çoklu regresyon analizi kullanılarak elde edilen FV panel kurulu güç tahmin verileriyle karşılaştırılmıştır. İkinci aşamada, FV modül atık miktarını tahmin etmek için matematiksel bir model oluşturulmuştur. Her iki yöntem için atık potansiyeli tahminlerinde çeşitli nedenlerle kullanım ömrü sonu ve erken arıza senaryoları dikkate alınmıştır. Çalışma sonucunda, Türkiye'nin toplam atık potansiyelinin Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) ve Uluslararası Yenilenebilir Enerji Ajansı (IRENA) tarafından yayımlanan gelecek projeksiyon verileriyle örtüştüğü görüldü.
Abstract
Due to global changes, interest in solar energy is increasing day by day. The share of solar energy in energy production is constantly increasing, replacing limited resources such as oil and gas, due to the fact that its source is inexhaustible and free and it does not emit CO2. The increasing prevalence of photovoltaic (PV) technology has brought about the problem of disposing of end-of-life panels in an environmentally friendly manner. In this study, a two-stage system model was developed to estimate Türkiye’s PV panel waste amount up to 2050. First, a new Artificial Neural Network (ANN) model was developed to estimate Türkiye’s total PV panel installed power in the coming years. The performance of the ANN model was compared with PV panel installed power estimation data obtained using multiple regression analysis. In the second stage, a mathematical model was created to estimate the amount of PV module waste. In the waste potential estimations for both methods, end-of-life and early failure scenarios due to various reasons were taken into account. As a result of the study, it was found that Türkiye’s total waste potential aligns with the future projection data published by the International Energy Agency (IEA) and the International Renewable Energy Agency (IRENA).
