Geri Dön

Implementation and evaluation maximum power point tracking (MPPT) based on adaptive neuro fuzzy inference systems for photovoltaic pv system

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 501489
  2. Yazar: ABDELHAKIM ABOBAKIR EL AGORI
  3. Danışmanlar: Prof. Dr. MEHMET EMİN TACER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Photovoltaik (PV) olarak adlandırılan elemanlarla yapılan güneş enerjisinin elektrik enerjisine dönüşümü önemli bir uygulama alanıdır. Bu çalışmada PV sistemlerinin performanslarının en büyük güç izleme açısından (MPPT) Adaptive Neuro Fuzzy Interference System (ANFIS) tekniğinin incelenmesi ve diğer yaygın algoritmalar olan Perturb and Observe (P&O), Fuzzy Logic Control (FLC) ve Artificial Neural Network (ANN) algoritmaları ile karşılaştırılmaları amaçlanmıştır. Bu algoritmalar güneş panelinden en büyük güç elde edilmesi için DC-DC çeviriciden alınan işaretler, çalışma oranı ile kontrol edilmiştir. MMMPT uygulaması sabit direnç yükünde Boost çevirici kullanılarak yapılmıştır. İlave olarak ile benzetişim, gerçek elektriksel veriler kullanılarak ayarlanabilen parametreler ile yapılmıştır. Radyasyon ve ısı parametreleri değiştirilerek PV çıkış gücü incelenmiştir. Tüm sistemin analiz ve benzetişimi MATLAB Simulink ile gerçekleştirilmiştir. Benzetişim sonuçları; MPPT temel alınarak ANFIS ve ANN teknikleri, MPP tekniğine göre cevabının daha hızlı ve Fuzzy Logic MPPT'ye göre ve bilinen P&Q tekniklerine göre çalışma koşullarının hızlı değişimleri açısından veriminin daha yüksek olduğu saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

Convert solar energy to electrical energy is one of its important applications which is done by devices called Photovoltaic (PV) cell. This study was aimed to compare, investigate, and evaluate the performance of PV system operating with Maximum Power Point Tracking (MPPT) that work by Adaptive Neuro Fuzzy Interference System (ANFIS) technique. It is appraised with other MPPT algorithms like the most common Perturb and Observe (P&O) algorithm, Fuzzy Logic Control (FLC) algorithm, and Artificial Neural Network (ANN) algorithm. These algorithms work for controlling the duty cycle (D) of the plus signal that goes to switch of the DC-DC converter for maximizing the power generated by solar panel. Implementation of MPPT is made by using boost DC-DC converter with constant resistive load. In addition, it was conducted to introduce for simulating and modeling general PV panel with some adjustable parameters that modelling any real PV panel using its electrical data. And testing the simulated model for showing the effects of changing in the solar irradiation and the operation temperature on the output power of the PV. All systems were analyzed and simulated by using MATLAB Simulink program. The simulation results show that the ANFIS and ANN based MPPT method gave faster response to achieve the MPP and more efficient than fuzzy logic MPPT and the conventional P&O methods under rapid variations of operating conditions.

Benzer Tezler

  1. Design and analysis of intelligent controller for grid power injection through electrical distribution networks

    Elektrik dağıtım şebekeleri üzerinden şebeke güç enjeksiyonu için akıllı kontrolör tasarımı ve analizi

    BARAA JALIL ABDULELAH ABDULELAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ULUTAGAY

  2. Maksimum güç noktası izleme sistemine sahip 500 kw gücünde şebeke bağlantılı bir güneş enerji santralinde kısmi gölgelenmenin üretim üzerindeki etkilerinin incelenmesi

    An investigation of partial shading effect in a 500 kw solar power plant which have a maximum peak point tracking system

    ALPER TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT OVACIK

  3. Gelişmiş model kullanılan fv dizilerde meta sezgisel algoritmalar ile kısmi gölgelenme koşullarında mgnt optimizasyonunun gerçekleştirilmesi

    Implementation of mgnt optimization in partial shading conditions with meta- heuristic algorithms in pv arrays using advanced model

    KEZBAN KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET DEMİRTAŞ

  4. Elektrikli araçların kablosuz şarjı için mikro şebeke istasyonunun performans değerlendirmesi

    Performance evaluation of microgrid station for wireless charging of electric vehicles

    ABUBAKER MILAD ABDALLA SHABAAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH KORKMAZ

  5. Design, implementation and evaluation of fuzzy logic and PID controllers for fuel cell system

    Yakıt hücreleri sistemi için fuzzy lojik ve PID kontrolcülerinin tasarımı, gerçekleştirilmesi ve değerlendirilmesi

    ABDULBARI ALI MOHAMED FREI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. HÜSEYİN DEMİREL