Geri Dön

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

  1. Tez No: 765431
  2. Yazar: ARJAN MUSADAQ TAHA TAHA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TEKE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Fotovoltaik güç dönüşüm sistemleri, güneş ışınımlarından elde edilen çevre dostu elektrik enerjisi üretimine dayanan dünya çapında en yaygın yenilenebilir enerji kaynaklarındandır. Güç sistemleri temel olarak güneş panel dizisi, pil grubu, şarj düzenleyicileri ve çeviricilerden meydana gelmektedir. Yeni teknoloji güneş enerjili şarj cihazları pil grubunu olabildiğince verimli şekilde şarj yapabilmek için darbe genlik modülasyonu (DGM) ve maksimum güç noktası takibi (MGNT) teknolojisi gibi yöntemleri içeren teknolojileri kullanmaktadırlar. MGNT teknolojileri, DGM yöntemini kullanan sistemlerden daha yüksek verimlilikte çalışmaktadır. MGNT teknolojisinin çalışma prensibine bakıldığında güç-gerilim özelliklerinde MGNT bağlıdır ve pil bankasını şarj etmek için kullanılacak ideal şarj akımını belirler. Buna cevaben MGNT yöntemi özellikle geliştirilmesi ve verimliliğinin arttırılması alanında araştırmacıların ilgisini büyük derecede çekmektedir. Değiştir gözle metodu (DGM) algoritmasında MGNT alanında oldukça popüler olmuştur. MGN ulaşmak için güneş panelinin özelliklerini adım adım araştırmak gerekir. Bu çalışmada optimizasyon işlemlerinde temel olarak kullanılan arama algoritmaları yani genetik algoritma (GA) ve parçacık sürü optimizasyonuna (PSO) dayanan MGNT yapabilmek için bir yöntem önermekteyiz. Kullanılan optimizasyon algoritmaları başlangıç noktasında rastgele arama işlemi yaparak mevcut maksimum değerleri bulmaya yönelik üretilen dizi öğelerine dayanmaktadır. MATLAB/SIMULINK ortamında modelleme ve simülasyona dayalı MGNT, DGM, GA ve PSO algoritmaları karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre PSO yönteminin ideal arama algoritmalarının kullanılmasında sistemin verimliliğini geleneksel algoritmaya göre önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Photovoltaic power conversion systems are among the most common renewable energy sources worldwide, based on environmentally friendly electrical energy production from solar radiation. Power systems basically consist of solar panel array, battery pack, charge regulators and converters. New technology solar chargers use technologies including Pulse Width Modulation (PWM) and Maximum Power Point Tracking (MPPT) technology to charge the battery pack as efficiently as possible. MPPT technologies operate at higher efficiency than systems using the PWM method. Looking at the working principle of MPPT technology, MPPT depends on its power-voltage characteristics and determines the ideal charging current to be used to charge the battery bank. In response to this, the MPPT method attracts the attention of researchers, especially in the field of development and increasing its efficiency. Perturb and observe method (P&O) algorithm has become very popular in the field of MPPT. In order to reach MPP, it is necessary to research the features of the solar panel step by step. In this study, we propose a method to make MPPT based on search algorithms, namely genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), which are basically used in optimization processes. The optimization algorithms used are based on the generated array elements to find the maximum available values by performing a random search at the starting point. MPPT, P&O, GA and PSO algorithms based on modeling and simulation in MATLAB/SIMULINK environment are compared. The results show that the PSO method significantly increases the efficiency of the system in the use of ideal search algorithms compared to the traditional algorithm.

Benzer Tezler

  1. Adli bilimlerde yüksek ısıya maruz bırakılmış insan kemiklerinde ve diş örneklerinde organik ve inorganik temelli dna çekitleme tekniklerinin karşılaştırılması ve dna profillemesindeki önemi

    The comparison of organic and inorganic based dna extraction techniques in human bone and dental samples exposed to HİGH temperatures in forensic sciences and its importance in DNA profiling

    KADİR DAŞTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Adli Tıpİstanbul Üniversitesi

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMEL HÜLYA YÜKSELOĞLU

  2. Modelling energy transfer and diffusion in the cornea during cross-linking treatment method

    Korneada çapraz bağ tedavisinde enerji transferi ve difüzyonun modellenmesi

    BUSE ÖZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA GÜLAY ACAR

  3. The role of oxidative stress factors in the pathophysiology of Ocular Rosacea, analysis of tears and other materials

    Oküler Rosacea patofizyolojisinde oksidatif stres faktörlerinin rolü, gözyaşı ve diğer materyallerin analizi

    NİLÜFER YEŞİLIRMAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyokimyaGazi Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESLİHAN BUKAN

    PROF. DR. JEAN-LOUIS BOURGES

  4. Sinema ve terapi Venüs'ün Çiçek Sepeti

    Cinema and theraphy the Flower Basket of Venus

    CANEL BİNGÖL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Güzel SanatlarMarmara Üniversitesi

    Sinema Televizyon Ana Sanat Dalı

    PROF.DR. SEMİR ASLANYÜREK

  5. Design and comparison Perturb & Observe, fuzzy logic and anfis based MPPT controller for PV system

    PV sistemler için Değiştir & Gözle, bulanık mantık ve anfis tabanlı MPPT kontrolör tasarımı ve karşılaştırılması

    GÜLSÜM NAZLI ARPACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜSLÜM CENGİZ TAPLAMACIOĞLU