Fotovoltaik sistemlerde yeniden düzenleşim için sezgisel yöntemlerin uygulanması
Implementation of heuristic methods for reconfiguration of photovoltaic system
- Tez No: 487811
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OKAN BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Günümüzde insanlar enerji ihtiyaçlarını fosil yakıtlardan karşılamaktadır. Nüfusun artmasıyla birlikte enerji ihtiyacı artarken, fosil yakıtlar ise gün geçtikçe tükenmekte ve çevreye vermiş oldukları zarar da artmaktadır. Bu durum, yenilenebilir enerji kaynaklarına, özellikle de güneş enerjisi ya da fotovoltaik enerjinin kullanımına olan talebi gün geçtikçe arttırmaktadır. Güneş enerjisinden elektrik, fotovoltaik hücreler kullanılarak elde edilmektedir. Ayrıca, enerji ihtiyacına göre fotovoltaik hücreler modül ve modüllerin birleşmesiyle de dizi olarak bağlanabilirler. Fotovoltaik sistemlerden elde edilen verim, dizi üzerinde meydana gelen tam ya da kısmi gölgelenme durumunda azalmaktadır. Bu durumda, fotovoltaik diziden maksimum güç elde etmek için yeniden düzenleşim yöntemi kullanılmaktadır. Yeniden düzenleşim, fotovoltaik dizi üzerinde meydana gelen gölgelenme durumlarında dizinin bağlantı yapısını değiştirerek sistemden elde edilen güç değerini arttırmak için kullanılan bir yöntemdir. Yapılan tez çalışmasında, bir fotovoltaik diziden gölgelenme durumlarında maksimum güç elde etmek için genetik algoritma ve ikili parçacık sürü optimizasyon algoritması tabanlı yeniden düzenleşim sistemi kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan yeniden düzenleşim sistemi, adaptif bölüm, sabit bölüm ve anahtarlama matris devresinden oluşmaktadır. Ayrıca, sistemde fotovoltaik diziden maksimum güç elde edilmesini sağlayan en uygun anahtar düzenini bulup, bu bağlantı düzenini anahtarlama matris devresine ileten bir kontrol birimi bulunmaktadır. Çalışmada, kontrol birimine gönderilecek en iyi anahtar düzenini bulmak için genetik algoritma ve ikili parçacık sürü optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Kullanılan algoritmalar için giriş parametresi, fotovoltaik dizinin adaptif bölümünden ve sabit alt bölümlerinden elde edilen kısa devre akım değerleridir. Çalışmada, (4x4) boyutunda bir fotovoltaik dizi kullanılmış olup, yeniden düzenleşim sistemi her iki algoritma için rastgele oluşturulmuş olan 10 farklı gölgelenme senaryosu için MATLAB/Simulink ortamında test edilmiştir. Her bir gölgelenme senaryosu için yeniden düzenleşim öncesi ve sonrası fotovoltaik diziden elde edilen güç değerleri karşılaştırılmış olup, yeniden düzenleşim sonrasında bütün gölgelenme senaryoları için fotovoltaik diziden elde edilen güç değerinde artış olmuştur. Çalışmada, genetik algoritma ve ikili parçacık sürü optimizasyon algoritmasının performansları en uygun anahtar düzenini bulmak için geçen ortalama süre açısından karşılaştırılmış olup, bütün gölgelenme senaryoları için ikili parçacık sürü optimizasyon algoritmasının genetik algoritmaya göre daha hızlı en uygun anahtar düzenini elde ettiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, human population are met their energy needs by fossil fuels. While energy demand is increasing with the increasing of human population, fossil fuel is getting depleted and its damage to the environment is increasing day by day. For this reason, the demand for renewable energy sources, especially the use of solar or photovoltaic energy, is increasing day by day. Electricity from solar energy is obtained using photovoltaic cells. Depending on the energy demand, photovoltaic cells can be connected as a module or modules can be connected as an array. However, the efficiency of photovoltaic system decreases under the partial or full shading condition. In this case, the reconfiguration method can be used to obtain maximum power under shading conditions. Reconfiguration is a method used to increase the power value obtained from the PV system by changing the configuration of the array. In the thesis study, genetic algorithm and binary particle swarm optimization based reconfiguration system were used to obtain maximum power from photovoltaic array under shading conditions. The reconfiguration system consists of an adaptive part, a fixed part, and a switching matrix circuit. In addition to these, there is a control unit used for finding the best optimal switch configuration in order to obtain maximum power under shading conditions and also, this unit transmitted the best switch configuration to the switching matrix circuit. In the study, genetic algorithm and binary particle swarm optimization algorithm were used to find the best switch configuration. The input parameters of the algorithms were the short circuit currents obtained from the adaptive part and fixed part. In the study, a (4x4) photovoltaic array was used and the reconfiguration system was tested in MATLAB/Simulink under 10 randomly generated shading scenarios using both algorithms. For each shading scenario, the power values obtained from the photovoltaic array before and after the reconfiguration were compared. According to the results, the power obtained from the photovoltaic array has increased for all shading scenarios after reconfiguration. The performance of the genetic algorithm and binary particle swarm optimization algorithm were compared in terms of the average simulation time according to obtain the best switch configuration for photovoltaic array. As a result, the binary particle swarm optimization algorithm get the best configuration faster than genetic algorithm under all shading scenarios.
Benzer Tezler
- Yeniden düzenleşim için entropi tabanlı arama algoritmalarının geliştirilmesi
Development of entropy based searching algorithms for reconfiguration
KAĞAN MURAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN AKIN
- Düşük gerilim ile beslenen senkron relüktans motor ve sürücü tasarımı
Design of synchronous reluctance motor and drive fed by low voltage
GÜLLÜ BOZTAŞ
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANİFİ GÜLDEMİR
DOÇ. DR. ÖMÜR AYDOĞMUŞ
- Impacts of distributed generations on distribution system reliability
Dağıtık güç üretiminin elektrik daĞıtım sistemlerinin güvenilirliği üzerinde etkisi
SORUSH SAEEDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDOGAN OZDEMİR
- RECURRENT NEURAL NETWORKS AND NEW WAVELET FUCTION FOR ANALYSIS AND CONTROL OF ELECTRICAL AND ENERGY SYSTEMS
ELEKTRIK VE ENERJI SISTEMLERININ ANALIZI VE KONTROLÜ IÇİN YENILENEN SINIR AĞLAR VE YENİ DALGALANMA FONKSIYONU
SAEID SHEIKHMEMARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Finding the best locations for photovoltaic panel installation in urbanized areas
Kentsel alanlarda fotovoltaik panel kurulumu için en uygun konumların belirlenmesi
HANDE MAHİDE YEŞİLMADEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU