Kısmi gölgeleme koşulları altında fotovoltaik sistemler için goril sürüleri optimizasyonu tabanlı maksimum güç noktası takibi
Gorilla troops optimization based maximum power point tracking for photovoltaic systems under partial shading conditions
- Tez No: 1010899
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET GÜNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bingöl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde enerjiye olan talep sürekli artarken geleneksel fosil yakıtların neden olduğu çevresel sorunlar sürdürülebilir enerji kaynaklarına yönelimi zorunlu kılmaktadır. Bu bağlamda güneş enerjisi temiz, tükenmez ve çevre dostu bir kaynak olarak öne çıkmaktadır. Fotovoltaik (FV) sistemler, güneş enerjisinden doğrudan elektrik enerjisi üretebilmeleri nedeniyle enerji dönüşümünde önemli bir role sahiptir. Ancak bu sistemlerin performansını olumsuz etkileyen en önemli faktörlerden biri kısmi gölgeleme problemidir. Kısmi gölgeleme, panel dizilerinde yerel maksimumlar oluşmasına yol açarak geleneksel maksimum güç noktası takip (MGNT) algoritmalarının global maksimum noktayı bulmasını zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, fotovoltaik sistemlerde kısmi gölgeleme koşullarının neden olduğu güç kayıplarını azaltmak ve MGNT performansını iyileştirmek amacıyla Goril Sürüsü Optimizasyonu (GSO) algoritmasına dayalı yeni bir MGNT yaklaşımı önerilmiştir. Çalışma kapsamında FV sistem modeli MATLAB/Simulink ortamında oluşturulmuş ve farklı gölgeleme senaryoları altında GSO tabanlı MGNT algoritmasının kararlılık ve takip doğruluğu analiz edilmiştir. Simülasyon sonuçları, GSO tabanlı MGNT algoritmasının kısmi gölgeleme koşullarında sistemin maksimum güç çıkışını belirgin ölçüde artırdığını ve sistem kararlılığını geliştirdiğini göstermiştir. Elde edilen bulgular, önerilen yöntemin maksimum güç noktasını yüksek doğrulukla tespit edebildiğini ve farklı gölgelenme durumlarında dahi kararlı bir performans sergilediğini ortaya koymuştur. Algoritmanın iki aşamalı yapısı, hesaplama süresini bir miktar artırmakla birlikte yakınsama süreci boyunca çözümün güvenilirliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde güçlendirmektedir. Sonuç olarak, bu tez çalışması GSO algoritmasının fotovoltaik sistemlerde kısmi gölgeleme etkilerinin giderilmesi açısından etkili bir çözüm sunduğunu ve yenilenebilir enerji sistemlerinin verimliliğini artırmada güçlü bir alternatif oluşturduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The global rise in energy demand and the environmental concerns associated with conventional fossil fuels necessitate a transition toward sustainable energy sources. In this context solar energy has gained significant attention as a clean, inexhaustible, and environmentally friendly resource. Photovoltaic (PV) systems, play a crucial role in renewable energy conversion due to their ability to directly generate electricity from sunlight. However, one of the major challenges affecting the performance of PV systems is the partial shading effect. Partial shading leads to the formation of multiple local maxima on the power–voltage characteristic curve, making it difficult for conventional Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms to identify the global maximum power point accurately. In this study, a novel MPPT approach based on the Gorilla Troops Optimization (GTO) algorithm is proposed to mitigate power losses caused by partial shading conditions and to enhance MPPT performance in photovoltaic systems. Within the scope of this work, a PV system model was developed in the MATLAB/Simulink environment, and the stability and tracking accuracy of the GTO-based MPPT algorithm were evaluated under various shading scenarios. Simulation results indicate that the GTO-based MPPT algorithm significantly improves maximum power extraction and enhances system stability under partial shading conditions. The findings reveal that the proposed method can accurately identify the global maximum power point and maintain consistent performance even under dynamically changing shading patterns. Although the two-stage structure of the algorithm slightly increases computation time, it substantially reinforces the reliability and accuracy of the solution during the convergence process. In conclusion, this thesis demonstrates that the GTO algorithm provides an effective solution for mitigating the adverse impacts of partial shading in photovoltaic systems and offers a strong alternative for improving the efficiency of renewable energy systems.
Benzer Tezler
- Optimal control for serially-connected photovoltaic-converter systems under partial shading conditions
Kısmi gölgeleme koşulları altında seri bağlı fotovoltaik dönüştürücü sistemler için ideal control
CANRAŞ BATUNLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUnıversıty Of LeedsElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BENJAMIN CHONG
- Farklı ortam koşullarındaki fotovoltaik sistemler için kısmi gölgelemenin mppt üzerindeki etkisinin akıllı algoritmalar ile uygulanması
Application of partial shading effect on mppt for photovoltaic systems in different ambient conditions with intelligent algorithms
ZEYNEP GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET DEMİRTAŞ
- Fotovoltaik sistemler için modüler yumuşak anahtarlamalı SEPIC DA-DA dönüştürücü analizi ve tasarımı
Analysis and design of modular soft switching SEPIC DC-DC converter for phovoltaic applications
TUNCAY DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUTLU BOZTEPE
- Hybrid modified grey wolf optimization-based modified incremental conductance MPPT for photovoltaic systems
Fotovoltaik sistemler için hibrit modifiye gery wolf optimizasyonu tabanlı modifiye artımsal iletkenlik MPPT
AHMAD MOHAMMAD NEZAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
EnerjiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSARIA KARIM MAHMOOD MAHMOOD
- Artificial intelligence-based maximum power point tracking controller for pv modules under partial shading conditions
Kısmi gölgelenme koşullarındaki pv paneller için yapay zeka tabanlı maksimum güç noktası izleme denetleyicisi
FUAD ALHAJOMAR
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AFŞİN KULAKSIZ