Geri Dön

Fotovoltaik sistemler için ga tabanlı bir MGNİ algoritmasının geliştirilmesi

Development of a ga-based MPPT algorithm for photovoltaic systems

  1. Tez No: 689015
  2. Yazar: SEMRA TORO
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van 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: 79

Özet

Fotovoltaik (FV) sistemlerde güneş panellerinin verimini arttırmak için sistemi maksimum güç noktasında (MGN) çalıştırmak gerekir. Değişen koşullar altında sistemden maksimum verimi alabilmek için sistemin sürekli optimum çalışma noktasında çalışması sağlanmalıdır. Koşullar değiştiğinde yerel optimumlara takılmadan global optimumu yakalamak ve salınımları en aza indirmek gerekir. Literatürde FV panellerin MGN'de çalışmasını sağlayan çeşitli maksimum güç noktası izleyicisi (MGNİ) yöntemleri mevcuttur. Atmosferik koşullardaki ani değişimlerde MGN'den uzaklaşma ve bu nokta etrafında salınımlar karşımıza problem olarak çıkmaktadır. Klasik MGNİ yöntemlerinin de bu problemi aşması mümkün olamamaktadır. Bu çalışmada FV sistemlerde çalışan genetik algoritma (GA) tabanlı bir MGNİ algoritması önerilmiştir. GA'nın bir grup arama yöntemi olması ve yapısal özelliklerinden dolayı lokal optimumlara takılma ihtimali diğer arama yöntemlerine göre daha düşüktür.

Özet (Çeviri)

In order to increase the efficiency of solar panels in photovoltaic (PV) systems, it is necessary to operate the system at the maximum power point (MPP). In order to provide maximum efficiency from the system under changing conditions, it should be ensured that the system works at the optimum operating point. When the conditions change, it is necessary to catch the global optimum and to minimize the oscillations without getting stuck with the local optima. In the literature, there are various maximum power point tracker (MPPT) methods that enable PV panels to work in the MPP. Sudden changes in atmospheric conditions, moving away from the MPP and oscillations around this point appear as problems. It is not possible for classical MPPT methods to overcome this problem. In this study, a genetic algorithm (GA) based MPPT algorithm working in PV systems is proposed. Due to the fact that GA is a group search method and its structural features, it is less likely to get stuck in local optima compared to other search methods.

Benzer Tezler

  1. Maksimum güç noktası izleyicili ve UVM inverterli fotovoltaik sistemin yapay sinir ağları tabanlı kontrolü

    ANN-based control of a PV system with maximum power point tracker and SVM inverter

    AHMET AFŞİN KULAKSIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN AKKAYA

  2. Estimation of the energy output of a photovoltaic panel by metaheuristic optimization based artificial neural networks

    Bir fotovoltaik panelin enerji çıkışının metaheuristik optimizasyon tabanlı yapay sinir ağları ile tahmini

    ALI KAMIL GUMAR GUMAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA DEMİR

  3. Elektrik güç sistemlerinde transformatörlerin yaşlanması koşulları altında verimlilik artışı amaçlı işletim koşullarının iyileştirilmesinin araştırılması

    Research on improving the operational conditions of the transformers in the electric power system under ageing studies

    BANU ÖZTÜRK UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  4. Production of dye sensitized solar cell and optimization of production parameters

    Boya uyarımlı güneş pillerinin üretimi ve üretim parametrelerinin optimizasyonu

    RAMAZAN ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ KILIÇ

  5. CuIn1-xGaxSe2 tabanlı fotovoltaik ince filmlerinin üretilmesi ve karakterizasyonu

    Production and characterization of CuIn1-xGaxSe2 based photovoltaic thin films

    HASAN YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET PEKSÖZ