Diğer çalışmalardan farklı olarak kırsal kesimdeki elektrik enerjisine ulaşımın zor olduğu seralar için sistemi pil ile uzun süre ayakta tutabilmek adına bir optimizasyon algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen optimizasyon algoritması pil ve mesafenin ters oranını baz alır. Algoritmanın adımları şu şekildedir;
1. Uç cihazların koordinatör cihaza olan mesafeleri ve pil değerleri alınır veri tabanında tutulur.
2. “Pil / Koordinatör Cihaza Olan Uzaklık” formülünden en büyük değere sahip olan cihaz ilk anda haberleşmek için kullanılacak en optimum cihaz olarak belirlenir. 3. Seçilen cihazdan ortam parametrelerinin değerleri okunur.
4. Bir sonraki periyotta seçilen cihazdan pil değeri okunur ve veri tabanındaki pil değeri güncellenir.
5. Veri tabanındaki veriler tekrar optimizasyon algoritmasına sokulur ve optimum cihaz seçilir.
6. 3. Adıma dönülür ve süreç tekrarlanır.
Kullandığımız Xbee modülü XBP24C ürün ailesinde olup 3 farklı fonksiyon seti ile çalışabilmektedir. Algoritma Xbee modülünün Çizelge 6.1’ de gösterilen 3 farklı fonksiyon seti ve firmware sürümleri ile test edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Xbee modülü 9600 baud hızında yapılandırılmıştır.
Çizelge 6.1. Kullanılan Xbee Yazılımları ve Firmware versiyonları Senaryo Ürün Ailesi Fonksiyon Seti Firmware Sürümü
1 XBP24C 802.15.4 TH PRO 2002
2 XBP24C DigiMesh 2.4. TH PRO 9002
Şekil 6.1. Örnek Uyguma Çizimi
Şekil 6.1’de örnek uygulama çiziminde optimizasyon algoritmasına sokulacak 3 cihaz görülmektedir. Bu 3 cihaz için ilk başta maliyet hesaplanmalıdır. İlk anda piller tam doludur. 1 saatte kullanılan 1 pilin şarj değeri Senaryo 1 için yaklaşık %19, Senaryo 2 için yaklaşık %18 ve Senaryo 3 için yaklaşık %15 düşmektedir. Şekil 6.2, 6.3 ve 6.4’teki grafiklerde “Pil / Koordinatör Cihaza Olan Uzaklık” oranı her geçen 1 saat için senaryolar bazında gösterilmektedir.
Şekil 6.3. Senaryo 2 - Saatlik Durum Grafiği
Şekil 6.4. Senaryo 3 - Saatlik Durum Grafiği
Algoritmaya giren A B C cihazları içerisinde en uygun maliyetli olan cihaz pillerin tam dolu olduğu ilk aşamada tüm senaryolar için A cihazı olduğu tespit edilmiştir. Bu aşamada A cihazı hariç diğer cihazlara koordinatör cihaz üzerinden “Sleep” komutu gönderilir ve bu cihazlar 1 saat boyuna uyutulur. Diğer cihazların uyanmasına kadar geçecek olan 1 saat boyunca A cihazından belirlenen 10 dakikalık periyotlarla belirlenen parametre verileri okunur. 1 saatlik periyot dolduğunda uyanan cihazlardan pil bilgileri alınır ve koordinatör cihaz üzerinden servise gönderilir. Servis veri tabanındaki pil bilgilerini güncelleyerek optimum cihazı belirler. Burada dikkat edilmesi gereken
noktalardan biride cihaz uyku haline olsa bile normal çalışmasına nazaran azda olsa enerji harcamasıdır. Servisin belirlediği cihaz hariç diğer cihazlara “Sleep” komutu gönderilerek uyutulur. Grafiklerden de anlaşılacağı üzere tüm senaryolarda 2 saat boyunca veri okuma görevini A cihazı yürütmüştür. 2 saat sonunda veri okuma görevini senaryo 1 ve senaryo 2’de C cihazı devralmıştır. Senaryo 3’te ise 2 saat sonunda A cihazından veri alındığı görülmektedir. Süreç her bir saat sonunda optimum cihaz seçtirilerek devam ettirilmiştir. Senaryo 1 ve 2’de 8 saat tamamlanmadan enerjinin tükendiği ve verinin gelmediği gözlemlenmiştir. Senaryo 3’te ise 8. Saatte koordinatöre veri aktarıldığı ancak 9 saate varmadan enerjinin tükendiği gözlemlenmiştir. Senaryo 1 ve senaryo 2’de kullanılan yazılımın senaryo 3’teki yazılıma göre güç yönetiminde başarısız olduğu görülmektedir. Bu çalışmada 9v’luk 200 mAh piller kullanılmıştır. Daha büyük pillerle ve daha düşük güç tüketen arduino modelleriyle sistem haftalarca ayakta kalacaktır. Ayrıca XCTU programı üzerinde xbee modüllerindeki konfigürasyonların ve gönderilen her bir bit kaydında güç tüketimine etkisinin olacağı düşünülmektedir. Çizelge 6.2’de doğru orantıyla hesaplanarak diğer senaryolara nazaran başarılı olan senaryo 3 için sistemin ayakta kalma süreleri gösterilmektedir. Büyük bataryalarla sistem günlerce ayakta kalabilmektedir. Kurduğumuz algoritma yapısı ile %33 sistem daha uzun süre ayakta kalması sağlanmıştır. Bu çalışmada arduinonun mega modeli ile elde ettiğimiz tasarruf sağlanmıştır. Ancak arduinonun pro mini gibi uyku modunda çok düşün enerji harcayan modellerin kullanılması durumunda sistemin haftalarca ayakta kalabileceği öngörülmektedir.
Çizelge 6.2. Ölçümlerde elde edilen verilerden bir kesit
Pil Gücü Çalışma Saati
200 mAh ~8 Saat
600 mAh ~24 Saat (1 Gün)
1000 mAh ~40 Saat (1 Gün 16 Saat) 3000 mAh ~120 Saat (5 Gün) 6000 mAh ~240 Saat (10 Gün) 10000 mAh ~400 Saat (16 Gün 16 Saat)
Trabzon Akyazı’daki seralarda pil değiştirilerek ölçülen gerçek ortam verileri Çizelge 6.3’de gösterilmektedir. Ölçülen bu değerler yetiştiriciye internete açık olan bir cihaz ile anlık olarak, hazırlanan web sayfası üzerinden gösterilmektedir. Değerleri takip eden yetiştiricinin seraya anlık müdahale etmesiyle verim arttırılacaktır.
Çizelge 6.3. Ölçümlerde elde edilen verilerden bir kesit
Saat CO2 (PPM) Toprak Nemi (0-1024) Hava Nemi (0-100 %) Sıcaklık (-50°C - +60 °C ) 10:00 384 644 70.00 18.00 11:00 270 682 71.00 18.00 12:00 296 724 71.00 18.00 13:00 347 745 71.00 17.00 14:00 404 759 72.00 17.00 15:00 578 779 73.00 17.00 16:00 953 789 73.00 17.00 17:00 728 801 74.00 17.00 18:00 1085 814 74.00 17.00 19:00 1012 794 76.00 16.00
Bu konu hakkında ülkemizde yapılan diğer çalışmalardan farklı olarak serada havanın karbondioksitinin kontrol altında tutulması ve karbondioksit gübrelemesi üzerinde durulmuştur. Karbondioksit gübrelemesi ile solunum-fotosentez-ışık ilişkilerinden istifade edilerek, sera havasında biriken karbondioksiti azami derecede fotosentez ürünlerine dönüştürmek mümkün olmaktadır. Bu şekilde kimyasal gübre kullanımının önüne geçilerek çevre kirliliği önlenecek ve çevreci bir yaklaşımla ürün elde edilebilecek, verim artışı sağlanmış olacaktır.
Konu ile ilgili yapılan diğer çalışmalar irdelendiğinde bu çalışmalarda genellikle elektrik enerjisi kullanılmıştır. Çalışmamızda enerji sistemlerinin bulunmadığı kırsal
yerleşimlerden uzakta bulunan sera alanları dikkate alınarak uzun süre sistemin pille çalışmasını idame ettirecek bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma sayesinde düşük enerji kullanımı suretiyle, elektrik enerjisi kullanmadan pillerle sistemi çalıştırmak mümkün olmaktadır. Bu algoritma sayesinde yerleşimlerden uzakta bulunan serada önemli bitki yetiştirme faktörleri uzun süre kontrol altında tutularak hem iş gücünden tasarruf sağlanmış olacak, hem kimyasal gübre kullanımı azaltılarak çevre kirliliği önlenmiş olacak, hem de düşük maliyetli verim artışı sağlanmış olacaktır.
Bu çalışmada, cihazlar 1 saatlik periyotlarla veri okuyacak şekilde konfigüre edilmiş olup, ölçülüp kaydedilen veriler kullanıcıya hazırlanan arayüz üzerinden gösterilmektedir. Şekil 6.5 ve Şekil 6.6’da hazırlanan arayüz üzerinde ölçülen parametre değerleri grafik ile gösterilmektedir. Şekil 6.7’de yine arayüz üzerindeki cihazların durumunu gösteren chart gösterilmektedir. Ayrıca Şekil 6.8’de arayüze giren kullanıcıyı bilgilendirmek adına sağ üst tarafta bildirim alanı gösterilmektedir. Burada uygulama içerisinde konfigüre edilen parametre eşik değerine göre mesajlar gösterilmektedir. Eğer toprak nemi belirlenen değerin altında ise “Toprak Nemi yeterli seviyede değil!”, CO2 belirlenen
değere yakınsa “Seranızı havalandırabilirsiniz”, hava sıcaklığı eğer belirlenen değerden yüksekse “Hava sıcaklığı yüksek, lütfen önleminiz alınız”, hava nemi belirlenen değer üzerindeyse “Hava nemi yüksek, lütfen önleminiz alınız” uyarıları kullanıcıya gösterilmektedir. Şekil 6.9 ve Şekil 6.10’da mobil cihaz üzerinden bağlanılan web arayüzü gösterilmektedir.
Şekil 6.6. Web arayüzü üzerindeki hava nemi (%), sıcaklık (°C) grafiği
Şekil 6.7. Web arayüzü üzerindeki cihaz durumları chartı
Şekil 6.9. Mobil üzerinde arayüz sayfa üst görünümü