ANFIS ile modellenen PV panelin maksimum güç noktasının PI kontrolör ile takibi
Modeling of PV panel with ANFIS method and tracking maximum power point with PI controller
- Tez No: 721616
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Güneş enerjisi fosil yakıtlı diğer enerji kaynaklarına göre daha çevreci ve daha temiz bir enerji üretim kaynağıdır. Güneş enerjisi bir çeşit ışıma enerjisidir. Güneşten gelen ışıma maksimum 1370 W/m2'dir. Fakat dünyada atmosferden yeryüzüne düşen ışıma şiddeti minimum 0 W/m2 maksimum 1100 W/m2 arasındadır. Sabit ışıma şartları altında PV panelden alınan güç değeri gerilim ve akımın değerinin değişmesi ile artmakta veya azalmaktadır. Bu nedenle güneş enerjisini elektrik enerjisine dönüştüren PV panellerin maksimum güç noktasında çalışması verimlilik açısından önem taşımaktadır. Maksimum güç noktasının izlenmesi (MGNİ) için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada sistem, Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS), Oransal İntegral (PI) kontrolör ve DC-DC yükselten çeviriciye bağlı bir MATLAB eklentisi olan Kyocera KC200GT fotovoltaik güneş modülünden oluşur. Tüm sistemin çalışması MATLAB Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir. Belirlenen modelin değişik sıcaklık ve ışınımlarda akım-gerilim ve güç-gerilim grafikleri çizilmiştir. Güç gerilim karakteristiklerinin maksimum güç noktaları alınarak ANFIS için eğitim verileri bulunmuştur. Bu veriler ANFIS editör programı kullanılarak sıcaklık ve ışımaya göre alınacak maksimum güç için uyarlamalı sinirsel-bulanık çıkarım sistemi ile PV panel modeli bulunmuştur. PI denetleyici ile MGNİ gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda ışıma değeri değiştirilerek bulutlanma etkisinin sistem çıkış cevap grafikleri alınmış ve yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Solar energy is a more environmentally friendly and cleaner energy production source than other fossil fuel energy sources. Solar energy is a kind of radiant energy. Radiation from the sun is a maximum of 1370 W/m2. However, the radiation intensity falling from the atmosphere to the earth in the world is between a minimum of 0 W/m2 and a maximum of 1100 W/m2. Under constant radiation conditions, the power value taken from the PV panel increases or decreases with the change of the voltage and current value. For this reason, it is important for efficiency that PV panels, which convert solar energy into electrical energy, operate at the maximum power point. Various methods have been developed for monitoring the maximum power point (MPP). In this study, the system consists of a Kyocera KC200GT photovoltaic solar module, a MATLAB plug-in connected to ANFIS (Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems), PI (Proportional Integral) controller and DC-DC boost converter. The operation of the whole system was carried out in the MATLAB simulink environment. Current-voltage and power-voltage graphs of the determined model were drawn at different temperatures and radiations. The training data for ANFIS were found by taking the maximum power points of the power voltage characteristics. PV panel model was found with adaptive neural-fuzzy extraction system for maximum power to be taken according to temperature and irradiance using ANFIS editor program. MGNI was performed with a PI controller. At the same time, the system output response graphs of the clouding effect were taken and interpreted by changing the irradiance value
Benzer Tezler
- Multi input multi output intelligent modeling techniques and application to human driver
Çok giriş çok çıkışlı akıllı modelleme teknikleri ve insan sürücüye uygulanması
EMRE TEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Arıtma proseslerinin yapay zeka ve çoklu istatistiksel yöntemler ile modellenmesi
The modeling of treatment processes with artificial intelligence and multistatistical methods
GÖKHAN CİVELEKOĞLU
Doktora
Türkçe
2006
Çevre MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MEHMET KİTİŞ
DOÇ.DR. ÖZER ÇINAR
- Tip-2 bulanık öbekleme yöntemleri ile zaman serilerinin modellenmesi
Time series modelling with Type-2 fuzzy clustering methods
MEHMET FURKAN DODURKA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ENGİN YEŞİL
- Dalga parametrelerinin yapay zeka teknikleri ile tahmini
Forecasting wave parameters with artificial intelligence techniques
SERBAY YÖNTEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIFAT TÜR
- Assessment of global gravity models in coastal zones: A case study using astrogeodetic vertical deflections in İstanbul
Global gravite modellerinin kıyı bölgelerinde değerlendirilmesi: İstanbul astrojeodezik çekül sapmaları örneği
MÜGE ALBAYRAK
Doktora
İngilizce
2020
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA TEVFİK ÖZLÜDEMİR