Parameter optimization and maximum power point tracking control of photo-voltaic system based on the hybrid reinforcement learning whale optimization algorithm
Hibrit pekiştirmeli öğrenme balina optimizasyon algoritması tabanlı fotovoltaik sisteminin parametre optimizasyonu ve maksimum güç noktası izleme kontrolü
- Tez No: 785551
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHID TAVAKOL AGHAEI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
¨Ustsezgisel algoritmalar, Fotovoltaik (PV) sistemlerde MPPT (Maksimum G¨uc¸ Nok-tası ˙Izleme) kontrol¨un¨un performansının optimizasyonu gibi karmas¸ık optimizasyon problemlerini ¸c¨ozmek ic¸in yaygın olarak kullanılan bir optimizasyon algoritmaları sınıfıdır. ¨Ustsezgisel algoritmalar esnek ve uyarlanabilirdir ve problemin spesifik ¨ozelliklerine ilis¸kin kapsamlı bilgiye ihtiyac¸ duymadan ¸cok ¸ces¸itli optimizasyon problemlerine uygu-lanabilirler. MPPT kontrolu¨ ba˘glamında, PV dizisinin g¨uc¸ c¸ıkıs¸ını maksimiz eden PV h¨ucrelerinin optimum ¸calıs¸ma noktasını bularak MPPT algoritmasının performansını optimize etmek ic¸in ¨ustsezgisel algoritmalar kullanılabilir. Maksimum g¨uc¸ noktası, g¨unes¸ ıs¸ı˘gının yo˘gunlu˘gu ve sıcaklı˘gı gibi ¸ces¸itli fakt¨orlere ba˘glı oldu˘gundan ve bu fakt¨orler zamanla de˘gis¸ebilece˘ginden, bu tipik olarak karmas¸ık bir optimizasyon problemidir. Meta-sezgisel algoritmalar, esnek ve verimli bir ¸sekilde en uygun c¸ ¨oz¨um¨u arayabildikleri ic¸in bu t¨ur optimizasyon problemleri ic¸in ¸cok uygundur. Genel olarak, PV sistemlerinde MPPT kontrol¨un¨un performansını optimize etmede ¨ustsezgisel algo-ritmaların kullanılması, PV sisteminin verimlili˘gini ve g¨uvenilirli˘gini artırmaya yardımcı olabilir ve MPPT kontrol algoritmasını daha etkili ve de˘gis¸en ¸calıs¸ma kos¸ullarına uyarlanabilir hale getirebilir. Bu, PV sistemlerini yenilenebilir bir enerji kayna˘gı olarak daha rekabetc¸i ve uygun maliyetli hale getirmeye yardımcı olabilir. Bu nedenle, mev-cut c¸alıs¸mada, o¨ ncelikle PV sistemlerinin parametre ¨o˘grenmesi ic¸in takviyeli ¨o˘grenme tabanlı bir Balina optimizasyon algoritması (RL-WOA) kullanmayı ¨oneriyoruz. Ardından, mevcut maksimum c¸ıkıs¸ enerjisini elde etmek ic¸in bir PV sistem modelinin yapısındaki bir y¨ukseltici d¨on¨us¸t¨ur¨uc¨un¨un g¨orev d¨ong¨us¨un¨u de˘gis¸tirerek MPPT'nin performansını optimize etme fikrini genis¸letiyoruz.
Özet (Çeviri)
Meta-heuristic algorithms are a class of optimization algorithms that are commonly used to solve complex optimization problems, such as the optimization of the performance of MPPT (Maximum Power Point Tracking) control in Photovoltaic (PV) systems. Meta-heuristic algorithms are flexible and adaptable, and they can be applied to a wide range of optimization problems without the need for extensive knowledge of the specific characteristics of the problem. In the context of MPPT control, meta-heuristic algorithms can be used to optimize the performance of the MPPT algorithm by finding the optimal operating point of the PV cells that maximizes the power output of the PV array. This is typically a complex optimization problem, as the maximum power point depends on various factors, such as the intensity and temperature of the sunlight, and these factors can change over time. Meta-heuristic algorithms are well-suited for this type of optimization problem, as they can search for the optimal solution in a flexible and efficient manner. Overall, the use of meta-heuristic algorithms in optimizing the performance of MPPT control in PV systems can help to improve the efficiency and reliability of the PV system, and it can make the MPPT control algorithm more effective and adaptive to changing operating conditions. This can help to make PV systems more competitive and cost-effective as a source of renewable energy. Therefore in the current study, we propose to use a reinforcement learning based Whale optimization algorithm (RL-WOA) to parameter learning of PV systems first. Then we extend the idea to optimize the performance of the MPPT by modifying the duty cycle of a boost converter in the structure of a PV system model, to get the maximum available output energy.
Benzer Tezler
- Solution-processed thin film deposition and characterization of multinarychalcogenides: Towards highly efficient Cu2BaSn(S,Se)4 solar devices
Solüsyon yöntemiyle sentezlenmiş çok elementli kalkojenitlerin ince film kaplama ve karakterizasyonu: Yüksek verimli Cu2BaSn(S,Se)4 bazlı güneş soğuran cihazlara doğru
BETÜL TEYMUR
Doktora
İngilizce
2022
EnerjiDuke UniversityMalzeme Bilimi ve Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVİD B.MİTZİ
- Çift katmanlı düşürücü tip DC-DC çevirici tabanlı yeni bir adaptif mppt algoritması geliştirilmesiyle enerji verimliliğinin arttırılması
Increasing energy efficiency by developing a new adaptive mppt algorithm based on a two-legged interleaved DC-DC buck converter
SİNAN SARIKAYA
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK YAVUZ
- 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
- Fotovoltaik dizilerin modellenmesi ve simülasyonu
Modeling and simulation of photovoltaic arrays
METE NACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSEL ERSOY YILMAZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÖZER
- Demiryolu araçları için yeniden tutunma kontrolünün ve kararlılık analizlerinin yapılması
Re-adhesion control and stability analysis for a railway vehicle
ÇAĞLAR UYULAN
Doktora
Türkçe
2017
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN