AI-based narma-l2 control architecture for microgrids with integrated hybrid energy storage system
Entegre hibrit enerji depolama sistemli mikro şebekeler için yapay zeka tabanlı narma-l2 kontrol mimarisi
- Tez No: 1008939
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET TÜMAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, sera etkisi ve enerji kıtlığı gibi küresel sorunlar nedeniyle yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ilgi hızla artmaktadır. Bu artan ilgi, enerji üretim ve depolama süreçlerini daha verimli hale getirmek amacıyla hibrit enerji depolama sistemleri (HEDS) üzerine kapsamlı araştırmaların yapılmasına yol açmıştır. Bu bağlamda, hibrit sistemler üzerine yapılan çalışmalar; çok portlu dönüştürücülerin geliştirilmesi, akıllı enerji yönetim stratejilerinin uygulanması ve gelişmiş kontrol tekniklerinin entegrasyonu gibi temel bileşenlere odaklanmaktadır. Bu tez, çok portlu dönüştürücüler ve yapay zeka tabanlı bir kontrol mekanizmasını entegre eden akıllı enerji yönetim sistemi (AEYS) ile desteklenen hibrit bir enerji depolama sistemini sunmaktadır. Önerilen sistem; şebekeye bağlı bir invertör, bir batarya, bir süper kapasitör, bir yakıt hücresi, bir fotovoltaik (PV) panel ve AC kritik yüklerden oluşmaktadır. İlk aşamada, hibrit enerji depolama sistemi içindeki farklı topolojiler ayrıntılı olarak analiz edilmiş ve her bir bileşenin çalışma prensipleri incelenmiştir. PV panelinden maksimum güç elde edilmesini sağlamak amacıyla Maksimum Güç Noktası İzleme (MPPT) algoritması kullanılarak tek yönlü bir DC-DC dönüştürücü uygulanmıştır. Ayrıca, süper kapasitör ve bataryanın DC bara ile entegre edilmesini sağlamak için çift yönlü DC-DC dönüştürücüler kullanılmıştır. Bu yapı sayesinde, enerji talebine bağlı olarak batarya ve süper kapasitörün şarj edilmesi veya DC baraya güç aktarımı mümkün hale getirilmiştir. Sistemin gelişmiş versiyonunda, geleneksel tek yönlü ve çift yönlü dönüştürücüler çok portlu dönüştürücüler ile değiştirilerek hem sistemdeki bileşenlerin sayısı azaltılmış hem de sistemin performansı artırılmıştır. Çeşitli çalışma koşulları altında test edilen bu yapıların performansını daha da iyileştirmek amacıyla geleneksel PID denetleyicileri yerine yapay zeka tabanlı kontrolcüler entegre edilmiştir. Kontrol mekanizması olarak, Nonlinear Autoregressive Moving Average Level 2 (NARMA-L2) yapay sinir ağı (ANN) tabanlı kontrol yöntemi tercih edilmiştir. Yapay zeka tabanlı kontrolcünün entegrasyonu ile birlikte sistem topolojileri optimize edilerek bütünleşik bir yapı oluşturulmuş ve genel sistem davranışı detaylı şekilde analiz edilmiştir. Son olarak, tam donanımlı bir hibrit enerji depolama sistemi oluşturmak amacıyla akıllı bir enerji yönetim sistemi geliştirilmiş ve sisteme entegre edilmiştir. Önerilen sistemin çalışma prensipleri, operasyonel kuralları ve güç akışı senaryoları kapsamlı bir şekilde ortaya konmuştur. Bu çalışmada geliştirilen model, MATLAB/Simulink platformu üzerinde farklı senaryolar altında test edilerek simüle edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen hibrit enerji depolama sisteminin güvenilirliğini ve verimliliğini doğrulamakta, aynı zamanda enerji yönetimi ve güç elektroniği alanında gelecekte yapılacak çalışmalara ışık tutmaktadır.
Özet (Çeviri)
In today's world, the increasing concerns regarding global issues such as the greenhouse effect and energy scarcity have led to a growing interest in RESs. This rising interest has driven extensive research on HESSs to enhance the efficiency of energy generation and storage processes. In this thesis, studies on HESS primarily focus on the development of multi-port converters (MPCs), the implementation of smart energy management strategies (SEMSs), and the integration of advanced control techniques. The thesis presents a HESS supported by an SEMS that integrates MPCs and an artificial intelligence (AI)-based control mechanism. The proposed system consists of a grid-connected inverter, a battery, a supercapacitor, a fuel cell (FC), a photovoltaic (PV) panel, and AC critical loads. Initially, different topologies within the HESS were analyzed in detail, and the operating principles of each component were examined. To maximize power extraction from the PV panel, a unidirectional DC-DC converter was implemented using the Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithm. Additionally, bidirectional DC-DC converters were utilized to integrate the supercapacitor and battery with the DC bus, enabling battery and supercapacitor charging or power transfer to the DC bus as needed. In the advanced version of the system, conventional unidirectional and bidirectional converters were replaced with MPCs, reducing the number of components and improving overall system performance. To further enhance the performance of these structures under various operating conditions, traditional PID controllers were replaced with AI-based controllers. The Nonlinear Autoregressive Moving Average Level 2 (NARMA-L2) artificial neural network (ANN)-based control method was chosen as the primary control mechanism. By integrating AI-based controllers, system topologies were optimized, leading to a unified structure, and the overall system behavior was thoroughly analyzed. Finally, an SEMS was developed and integrated into the system to establish a fully functional HESS (FFHESS). The operational principles, control principles, and power flow scenarios of the proposed system were comprehensively defined. The developed model was simulated and tested under various scenarios using the MATLAB/Simulink platform. The obtained results validate the reliability and efficiency of the proposed FFHESS, while also providing valuable insights for future research in the fields of energy management and power electronics.
Benzer Tezler
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Oransal valf ve hidrolik silindirden oluşan bir sistemin tanılanması ve konum kontrolu
Identification and pasition control of a system consisting of a proportional valve and hydraulic cylinder
İLYAS İSTİF
Doktora
Türkçe
2003
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KENAN KUTLU
- RTFA ile sistem tanıma ve nöral-bulanık kontrol-
Başlık çevirisi yok
ZEKERİYA UYKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. İBRAHİM KESKİN
- View dependent coding of 3D scenes
3 boyutlu sahnelerin bakış noktasına bağımlı kodlanması
MUZAFFER EGE ALPER
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Genelleştirilmiş minimum değişmeli kontrol stratejilerinin bir borusal akış reaktörüne uygulanması ve optimum parametrelerinin bulunması
Başlık çevirisi yok
ÇAĞLA GÜRESİNLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Kimya MühendisliğiAnkara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALE HAPOĞLU