Design of neural fuzzy MPPT controller for PV based boost converter
PV beslemeli boost dönüştürücü için neural-fuzzy MPPT kontrolcü tasarımı
- Tez No: 463749
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NACİ GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: ANFIS, Fotovoltaik, MPPT, Neuro Fuzzy, Yenilenebilir, ANFIS, MPPT, Neuro Fuzzy, Photovoltaic, Renewable Energy
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Geleneksel enerji santrallerinin neden olduğu fosil yakıt tüketimi ve çevre sorunları insanların son zamanlarda önemli bir sorunu haline geldi. Bu sorunun çözümü için günümüzde fotovoltaik paneller ve rüzgar enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı yaygınlaşmıştır. Mekanik akasmalarının olmayışı fotovoltaik sistemlerin avantajı iken, yüksek imalat maliyeti ve düşük enerji dönüşüm verimliliği en büyük dezavantajlardır. Sözü edilen dezavantajların üstesinden gelmek için, verimliliği artırmak ve maksimum üretilen gücü fotovoltaik sistemlerden çıkarmak için bir maksimum güç izleme noktası (MPPT) denetleyicisine ihtiyaç duyulmaktadır. Literatürde birkaç MPPT algoritması önerilmiştir. Bazı dezavantajlara bakılmaksızın, artan İletkenlik (IncCond) ve pertürb ve gözlem (P & O) MPPT algoritmaları, tasarım kolaylığı ve güneş ışınlama seviyesi ve sıcaklıktaki değişme gibi farklı koşullara göre MPPT özelliği sağlamaktadırlar. Bu tez, YGE Solar YL250P-29b'nin PV modülünü ve MATLAB / Simulink simülasyon programını kullanarak Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemine (ANFIS) dayanan Maksimum Güç Noktası İzleme (MPPT) denetleyicisinin uygulanmasını önermektedir. Önerilen kontrol yöntemi iki giriş ve bir çıkışa sahiptir, girişler“e”hatası ve“Δe”hatasındaki değişimdir. Çıktı, darbe genişliği modülatörüne giren referans gerilimi (PWM) olup bir güç kademesi olan yğkselten (Boost) dönüştürücüye bağlanır. Simülasyon sonuçlarına bağlı olarak, önerilen sistemin, farklı çevresel koşullar altında maksimum güç noktasını başarıyla izleyebildiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Fossil fuel consuming and the environmental problems caused by the traditional power stations became one of people's recent consideration. Renewable energy sources such as photovoltaic panels and wind energy are widely used in present time. Photovoltaic systems have the advantage of being pollution and maintenance free but their high fabrication cost and low energy conversion efficiency are the main drawbacks. To overcome mentioned disadvantages, a maximum power point tracking (MPPT) controller is needed to raise the efficiency and extract the maximum produced power from the photovoltaic systems. Several MPPT algorithms have been proposed in literature. Regardless of some drawbacks, incremental Conductance (IncCond) and perturbation and observation (P&O) MPPT algorithms are usually used in PV systems duo to the ease of design and ability to compensate the weather different circumstances such as the variation in solar irradiation level and temperature. This thesis proposes the PV module of YGE Solar YL250P-29b and the implementation of Maximum Power Point Tracking (MPPT) controller based on Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) using MATLAB/Simulink framework. The proposed controller has two input and one output, the inputs are error“e”and variation in error“∆e”. While the output is the reference voltage to the pulse width modulator which in his place connected to a power stage boost converter. Depending on the simulation results, the proposed system is able to track the maximum power point successfully under deferent weather circumstances such as different level of irradiance and temperature.
Benzer Tezler
- Design and optimization of a state-of the-art solar pv system relying on maximum power point tracking of solar charge controller using artificial neural networks
Başlık çevirisi yok
RAGHAD AL-ANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Endüstriyel üç fazlı asenkron motorlar için adaptif sinirsel-bulanık çıkarım algoritması esaslı kontrol sistemi tasarımı
Design of adaptive neural-fuzzy inference algorithm based control system for industrial three-phase asynchronous motors
SAMİ ŞİT
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ
PROF. DR. HASAN RIZA ÖZÇALIK
- DC DC çeviriciler için adaptif ağ yapısına dayalı bulanık denetleyici tasarımı
Design of adaptif neural fuzzy interference system controller for DC DC converters
CEMİL TEPECİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜSLÜM ARKAN
- Nöral-genetik tabanlı optimal bulanık kontrolörün gerçeklenmesi ve DC servomotora uygulanması
Design of neural-genetic based optimal fuzzy controller and application to DC servomotor
İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Kural tabanlı sistemlerin bulanık ve sinirsel bulanık gösterimi
The Represantation of fuzzy and neural fuzzy for rule-based systems
BÜLENT GÜLER
Doktora
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZU BABAEV