A novel hybrid mppt method for grid connected photovoltaic systems with partial shading conditions
Şebekeye bağlı fotovoltaik sistemlerde kısmi gölgelenme şartları için yeni bir hibrid MGNi yöntemi
- Tez No: 394592
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET TEKE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enerji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 151
Özet
Dünya enerji arzı çok büyük baskıya maruz kaldığından dolayı enerji verimliliği ve alternatif enerji kaynaklarının kullanılması çok önemli bir konu haline gelmiştir. Fotovoltaik sistemler (FV) en çok kullanılan alternatif enerji üretim seçeneklerinden birisidir. Fakat FV sistemler düşük verimlilik, yüksek kurulum maliyeti ve değişken atmosferik koşullardan negatif olarak etkilenmektedirler. FV panellerin çıkış gücü ortam sıcaklığı ve ışıma şiddetine bağlıdır. Sıcaklık ve ışımaya bağlı olarak, FV panellerin çalışma akım ve gerilimlerinde meydana gelen küçük değişimler çıkış gücünde hissedilir salınımlar oluşturmaktadır. Bu salınımları azaltmak ve sistemi maksimum güç noktasında (MGN) çalışmaya zorlamak için, çeşitli maksimum güç noktası izleyici (MGNİ) teknikleri literatürde sunulmuştur. Bu tez çalışmasında, yapay sinir ağı (YSA) tabanlı yeni MGNİ tekniği ve yeni bir hibrid MGNİ tekniği içeren şebeke bağlantılı FV sistemin analizi, modellemesi ve benzetimi yapılmıştır. Önerilen MGNİ iki kademeli şebeke bağlı FV sisteme entegre edilmiştir. Önerilen sistemin performansı ve verimliliği PSCAD/EMTDC programında farklı benzetim çalışmalarıyla incelenmiştir. Benzetimden elde edilen sonuçlar değişken atmosferik koşullar ve kısmi gölgelenme şartları altında sunulan MGNİ algoritmalarının anlık olarak MGN takibini gerçekleştirdiğini açıkça göstermiştir. Ayrıca, paralel bağlı yükseltici DC-DC çeviriciler kullanılmış, I2R kayıpları, giriş ve çıkış dalga formundaki dalgacıklar, elektromanyetik girişimler önemli ölçüde azaltılmış ve sistemin dinamik performansını etkileyen geçici tepki hızı arttırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Energy efficiency and using alternative energy sources issues have become more crucial due to the world energy supply has been subjected to enormous stress. Photovoltaic (PV) systems are one of the mostly used alternative energy generation option. However, PV systems suffer from low system efficiency, high initial cost and erratic atmospheric conditions. The output power of PV panels highly depends on the ambient temperature and the radiation intensity. The modest changes in operating current and voltage of PV panel, which relies on the temperature and radiation, constitutes visible variations in the output power of the panel. In order to mitigate these variations and force the system to study on maximum power point (MPP), several maximum power point tracking (MPPT) techniques are presented in the literature. In this thesis, a grid connected PV system, which consists of an artificial neural network (ANN) based MPPT technique and a novel Hybrid MPPT technique, is analyzed, modeled and simulated. The proposed MPPT is integrated to a two stage grid connected PV system. The performance and efficiency of the proposed system are tested with different simulation cases by PSCAD/EMTDC program. The results obtained from the simulations clearly demonstrates that the presented MPPT algorithm simultaneously performs the tracking of MPP voltage and provide significant efficiency gains under variable atmospheric conditions and partial shading conditions. Furthermore, by employing an interleaved DC-DC boost converter, I2R losses, ripples in the input and output waveform and electromagnetic interference are substantially reduced, and the transient response, which affects the dynamic performance of the entire system, is improved.
Benzer Tezler
- Enhancing photovoltaic system performance through NARX-LSTM forecasting and neuro-controller based MPPT techniques
NARX-LSTM tahmın ve nöro-denetleyici temelli MPPT teknikleri vasıtasıyla fotovoltaık sistem performansının artırılması
OUBAH ISMAN OKIEH
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Hybrid particle swarm based salp swarm optimised MPPT and fractional order proportional integral derivative controlled buck-boost converter for photovoltaic to battery charging system
Hibrit parçacık sürü esaslı salp sürü optimizasyonlu MPPT ve fraksiyonel sıra oransal integral türev kontrollü buck-boost dönüştürücü ile fotovoltaikden bataryaya şarj sistemi
IDRISS DAGAL
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK AKIN
- Şebeke bağlantısız güneş ve rüzgar enerji sistemlerinin yönetimi, kontrolü ve izlenmesi için yeni yaklaşımlar
Novel approaches for the management, control and monitoring of the off-grid solar and wind energy systems
SERHAT DUMAN
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURAN YÖRÜKEREN
PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ
- A novel hybrid thermochemical-biological refinery integrated with power-to-X approach for obtaining biopolymers
Biyopolimer elde etmek için enerjiden-materyale yaklaşımıyla entegre yeni bir hibrit termokimyasal-biyolojik rafineri
YUSUF KÜÇÜKAĞA
Doktora
İngilizce
2023
BiyoteknolojiGebze Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR KARA
DOÇ. DR. CRISTIAN TORRI
- A novel hybrid language model for finite state-based morphology
Sonlu durum tabanlı morfoloji için yeni bir hibrit dil modeli
AYLA KAYABAŞ
Doktora
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ERCAN TOPCU