Parçacık sürü optimizasyonu yöntemine dayalı maksimum güç noktası izleme algoritmasının incelenmesi
Investigation of the maximum power point tracking algorithm based on particle swarm optimization method
- Tez No: 669118
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN GÜLTEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bu tezde, güneş enerjisi sistemlerinde parçacık sürü optimizasyon yöntemini kullanarak, maksimum güç noktası takip algoritmasını belirleme problemi ele alınmıştır. Tipik olarak, güneş enerjisi hücrelerinin nitelikleri kurulumdan önce üretici tarafından deneysel veriler kullanılarak belirtilmiştir. Ölçüm veya tespit açısından ilgi çekici birkaç güneş enerjisi dejenerasyon mekanizması vardır. Bu nedenle güneş enerjisi parametrelerinin zaman içinde periyodik olarak aktif bir biçimde ölçülmesi fayda sağlayacaktır. Tipik bir güneş enerjisi sisteminin eşdeğer modeli için, maksimum güç noktası takip algoritmasını iyileştirmek amacıyla parçacık sürü optimizasyon yöntemine dayalı akıllı bir yöntemden geliştirilen bir metodoloji önerilmiştir. Bu metodolojiyi kapsayan yöntem, güneş enerjisi sisteminin periyodik olarak güncellenmesine izin verir ki bu güncelleme, sistemde azami güç çıkışını bulmak amacıyla kullanılabilir. Sonuç olarak, PV güç dönüşüm verimliliği için ışınlama değeri 1000 Watt/m2 olduğu yerde 1400 Watt/m2 elde edilmiştir. Böylelikle PV güç dönüşüm verimliliği için ışınlama değerinde %40'lık bir artış sağlanmıştır. Önerilen yöntemin ve MPPT yönteminin doğruluğu %95,45'dir. Bu doğruluk, Maksimum Güç, modül başına hücre ve Açık devre voltajı (Volt) için sırasıyla 244,62 (Watt), 60 (Ncell) ve 37,2 (Volt) olarak elde edilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the problem of determining the maximum power point tracking algorithm using the particle swarm optimization method in solar energy systems is discussed. Typically, the characteristics of solar cells are specified by the manufacturer using experimental data before installation. There are several solar degeneration mechanisms that are interesting for measurement or detection. For this reason, it will be beneficial to actively measure solar energy parameters periodically over time. For the equivalent model of a typical solar energy system, a methodology developed from a smart method based on particle swarm optimization method is proposed to improve the maximum power point tracking algorithm. The method incorporating this methodology allows the solar system to be updated periodically, which can be used to find the maximum power output in the system. As a result, 1400 Watt / m2 was obtained where the irradiation value for PV power conversion efficiency was 1000 Watt / m2. Thus, an increase of 40% has been achieved in the irradiation value for PV power conversion efficiency. The accuracy of the proposed method and MPPT method is 95.45%. This accuracy is obtained as 244.62 (Watt), 60 (Ncell) and 37.2 (Volt) for Maximum Power, cell per module, and Open circuit voltage (Volt), respectively.
Benzer Tezler
- Solar power harvesting design for wireless communication based wireless sensor networks application
Kablosuz haberleşme tabanlı kablosuz sensör ağları uygulaması için güneş enerjisi hasat tasarımı
ABDULLAH FADHIL NOOR SHUBBAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ
- Değiştir gözle, genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritmalarının fotovoltaik sistem verimine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of perturb and observe, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithms on photovoltaic system efficiency
ARJAN MUSADAQ TAHA TAHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TEKE
- Tracking control methodologies for a quadrotor UAV
Dört rotorlu bir İHA için yol takibi kontrol yöntemleri
BORA BAYRAKTAROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Analysis and synthesis of reflectarray antenna
Yansıtıcı dizi anten analiz ve sentezi
SELAHATTİN NESİL
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
PROF. DR. BAHATTİN TÜRETKEN
- Metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme kullanılarak çok kaynaklı görüntü füzyonu
Multi-source image fusion using metaheuristic algorithms and deep learning
ASAN IHSAN ABAS ABAS
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURDAN BAYKAN