Fotovoltaik sistemlerde yeni bir maksimum güç noktası izleme algoritmasının geliştirilmesi
Development of a new maximum power point tracking algorithm in photovoltaic systems
- Tez No: 801239
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR ÇAKIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Electrical and Electronics Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: CORDIC Algoritması, DA-DA Yükseltici Dönüştürücü, FPGA, Maksimum Güç Noktası İzleme, Sayısal FIR Filtre, CORDIC Algorithm, DC-DCBoostConverter, Digital FIR Filter, FPGA, Maximum Power Point Tracking
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Bu doktora tezinde, fotovoltaik (FV) modüllerin üretmiş olduğu gücü anlık olarak maksimum düzeyde yüke aktarma konusu ele alınmıştır. FVmodüllerin düşük verimliliğe sahip olmaları, sıcaklık ve güneş ışınımı gibi atmosferik koşullardan etkilenmesi nedeni ile üretilen güç sürekli değişir. FV modüllerinsabit ışınım ve sıcaklık koşullarında maksimum gücü ürettiği tek bir çalışma noktası vardır. Bu nokta I-V veya P-V eğrisi üzerinde maksimum güç noktası (MGN) olarak tanımlanır ve FV modül bu noktada maksimum güçte çalışır. FV sistemin MGN'de çalışmamasından kaynaklanacak güç kaybı maksimum güç noktasını izleme (MGNİ) ile önlenir. MGNİ devresi için çeşitli algoritma yöntemleri kullanılarak DA-DA dönüştürücüler kontrol edilir ve MGN sürekli takip edilir. MGNİ yönteminin hızlı ve yüksek doğrulukta çalışması önemlidir. Alan Programlanabilir Kapı dizinleri (FPGA) yongası, uygulama denetleyicisi olarak kullanılmıştır. Yükseltici DA-DA dönüştürücüyü kontrol eden, FPGA Pipeline Mimari yapısı ile Değiştir-Gözle (D&G) ve CORDIC algoritmalarıbirlikte kullanılarak tasarım yapılmıştır. Bozucu etkileri ortadan kaldırmak için FPGA girişinde, alınan örnekler için analog-dijital dönüştürücü (ADD) ve sayısal FIR filtre kullanılmıştır. Alınan örnekler FPGA'da düzenleme ve filtrelemeyapılarak yüksek hassasiyetle%99,83'e ulaşandoğrulukta ve3,165µs düzeyine erişebilenhızlı bir MGN izleme yöntemi önerildi. Önerilen çalışmada, yükseltici dönüştürücü ile FPGA tabanlı D&G ve CORDIC algoritmaları ile yeni bir MGNİ kontrol mimarisi tasarımı ve donanımsal gerçeklemesi yapılmıştır. Yoğun hesaplama ve veri işleme gerektiren dolayısıyla daha fazla donanım gerektiren bir tasarımı tek bir devre içerisinde FPGA yongasında gerçekleştirildi. Önerilen mimari deneysel ve benzetim testleri ile %99,83'lük izleme verimliliğine ulaşmakta ve 3,165µs veri işleme hızı ile yüksek bir çalışma performansı göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this doctoral thesis, the issue of instantaneously transferring the power produced by the photovoltaic (PV)modules to the maximum load is discussed. Since PVmodules are affected by atmospheric conditions so have low efficiency.PV modules have only one operating point to generate maximum power under constant radiation and temperature.This point is maximum power point (MPP). The PV module operates at maximum power at this point.The PV power loss is prevented by tracking the maximum power point (MPPT).DC-DC converters are controlled by using various algorithms for MPPT.It is important that the MPPT method worksfast and with high accuracy. The Field Programmable Gate arrays (FPGA) chip was used as a controller.The FPGA pipeline architecture structure, which controls the DC-DC boost converter, has been designed by using Perturb& Observe (P&O) and CORDIC algorithms.Analog-to-digital converter (ADC) and digital FIR filter are used to eliminate the distortion effects in the samples taken.It is proposed a fast MPPTmethod, which can reach the level of 3,165 microseconds, with an accuracy of 99,83% with high precision. A new MPPT control architecture design and hardware implementation has been made with boost converter and FPGA-based P&O and CORDIC algorithms.A design that requires intensive computation and data processing, and therefore more hardware, has been implemented in one circuit in FPGA. The architecture reaches a tracking efficiency of 99,83% with experimental and simulation tests and has demonstrated a high operating performance with a data processing speed of 3,165 microseconds.
Benzer Tezler
- Fotovoltaik sistemler için yeni bir maksimum güç noktası izleme yönteminin geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of a new maximum power point tracking method for photovoltaic systems
MUSTAFA ENGİN BAŞOĞLU
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR ÇAKIR
- Hybrid kalman filter based MPPT design for photovoltaic system in energy harvesting optimization
Enerji üretim optimizasyonunda fotovoltaik sistemler için kalman filtresi tabanlı hibrit MPPT tasarımı
WALEED RABEEA MOHAMMED AL-MOHANA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT UCUN
- Fotovoltaik sistemler için yeni bir maksimum güç noktası takip algoritmasının geliştirilmesi ve uygulaması
Development and implementation of a novel maximum power point tracking algorithm for photovoltaic systems
OKAN GÜNGÖR
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KAHVECİ
- Fotovoltaik güneş paneli maksimum güç noktası takibinde kullanılan sezgisel bozkurt algoritmasını iyileştirmek için yeni bir yöntemin geliştirilmesi ve uygulanması
A new method development to improve the heuristic gray wolf algorithm used in photovoltaic solar panel maximum power point tracking and its implementation
HASAN GÜNDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPASLAN DEMİRCİ
- Artificial intelligence-based maximum power point tracking controller for pv modules under partial shading conditions
Kısmi gölgelenme koşullarındaki pv paneller için yapay zeka tabanlı maksimum güç noktası izleme denetleyicisi
FUAD ALHAJOMAR
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AFŞİN KULAKSIZ