Geri Dön

Design of neural fuzzy MPPT controller for PV based boost converter

PV beslemeli boost dönüştürücü için neural-fuzzy MPPT kontrolcü tasarımı

  1. Tez No: 463749
  2. Yazar: DILOVAN MUHSIN HAJI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NACİ GENÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: ANFIS, Fotovoltaik, MPPT, Neuro Fuzzy, Yenilenebilir, ANFIS, MPPT, Neuro Fuzzy, Photovoltaic, Renewable Energy
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ŞEKKELİ

    PROF. DR. HASAN RIZA ÖZÇALIK

  2. 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

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜSLÜM ARKAN

  3. 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

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  4. Kural tabanlı sistemlerin bulanık ve sinirsel bulanık gösterimi

    The Represantation of fuzzy and neural fuzzy for rule-based systems

    BÜLENT GÜLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU BABAEV