Fotovoltaik modüllerde maksimum güç takibi için dönüştürücü ve algoritmik yöntemlerin incelenmesi
Investigation of converter and algorithmic methods for maximum power tracki̇ng in photovoltaic modules
- Tez No: 541003
- Danışmanlar: PROF. DR. AYHAN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Güneş ışığını elektrik enerjisine dönüştüren fotovoltaik hücrelerin verim artırma çalışmaları güncel olarak devam etmektedir. Verim, hücrelerden oluşan modül için dönüştürücü tercihinden, seçilen MPPT algoritmalarının değişken şartlardaki (ortam kirliliği, panel verimi, radyasyon değişimi, sıcaklık değişimi, gölgelenme) performansından etkilenmektedir. Bu sebeple literatürde, güneş panellerinden gelen maksimum gücü elde etmek için pek çok algoritma ve dönüştürücü incelenmiştir. Bu tez çalışması da güneş panellerinden maksimum gücü çekip ve takip etmek için kapsamlı bir şekilde algoritmik yöntemleri ve donanımsal yapıları incelemiştir. Algoritmik yöntemlerde: PNO, IC, Hibrit-IC, BM, YSA, ANFIS tabanlı MPPT algoritmalar ele alınmıştır. Donanımsal yapılarda: Cuk ve Boost dönüştürücüler incelenmiştir. Yapılan benzetim çalışmaları ışığında da elde edilen çıktılar hakkında sonuçlar değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Efforts to improve the efficiency of photovoltaic cells, which convert sunlight into electricity, are ongoing. The efficiency is influenced by the converter preference for the module which consist of cells and the performance of the selected MPPT algorithms under varying conditions (environmental pollution, panel yield, radiation change, temperature change, shading). For this reason, many algorithms and converters are investigated on the literature to obtain the maximum power from solar panels. This thesis study have comprehensively investigated the algorithmic methods and hardware structures to obtain and track the maximum power from the solar panels too. At algorithmic methods: PNO, IC, Hybrid-ICBM, ANN, ANFIS based MPPT algorithms have been investigated. At hardware structures: Cuk and Boost converters have been investigated. The results about the output that was obtained by the light of the studies which was simulated have been evaluated.
Benzer Tezler
- Maximum power point tracking in photovoltaic panels with particle swarm optimization algorithm
Güneş panellerinde parçacık sürü optimizasyonu ile maksimum güç takibi
MOHAMMADREZA ESMALI NOJEHDEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DENİZ YILDIRIM
- Bina entegreli fotovoltaik sistemlerde farklı maksimum güç noktası izleme mimarilerinin enerji üretim performanslarının parçalı gölgelenme durumları için incelenmesi
Analyzes of energy generation performances of different maximum power point tracking architectures in building integrated photovoltaic systems for partial shading cases
TUĞBA DURMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGümüşhane ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ENGİN BAŞOĞLU
- Fotovoltaik jeneratörlerin kısmi gölgelenme ve uyumsuzluk koşullarında bulanık mantık kontrolör ile maksimum güç noktası kontrolü ve farklı sistem konfigürasyonlarının karşılaştırılması
Maximum power point tracking control for partially shaded photovoltaic array and mismatching conditions using fuzzy controller and comparison of different interconnected photovoltaic arrays
ENGİN KARATEPE
Doktora
Türkçe
2006
EnerjiEge ÜniversitesiGüneş Enerjisi Ana Bilim Dalı
DR. MUTLU BOZTEPE
PROF.DR. METİN ÇOLAK
- Fotovoltaik paneller için çift eksenli güneş takip sisteminde bulanık mantık kontrolü
Fuzzy logic control for two axis sun tracking system of photovoltaic panels
ABDİ ŞENOL
- Enhancing maximum power point tracking through ensemble learning techniques
Topluluk öğrenme teknikleri yoluyla maksimum güç noktası takipini geliştirme
HAYDER HUSAM MAHMOOD AL-MAYYAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZAID HAMODAT