Geri Dön

Solar energy control system based on metaheuristic method

Güneş enerjisi kontrol sistemi esaslı metaheuristik yöntem

  1. Tez No: 829240
  2. Yazar: QUTADA JIHAD ABDULQADER ABDULQADER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Bu tez, parçacık sürüsü optimizasyon yönteminin çözümünü bulma konusunu incelemektedir. güneş enerjisi sistemleri için maksimum güç noktası izleme algoritması. Güneş koymadan önce Kullanılacak hücre, üretici tipik olarak ampirik verileri kullanarak cihazı karakterize eder. Çeşitli güneş enerjisi bozulma yollarının ölçülmesi veya tespiti önemlidir. Bu nedenle, güneş enerjisi faktörlerinin zaman boyunca aktif olarak ölçülmesi avantajlıdır. Biz için maksimum güç noktası izleme algoritmasını geliştirmek için bir yaklaşım sağlar. Parçacık tabanlı akıllı bir yöntem kullanan tipik bir güneş enerjisi sisteminin eşdeğer modeli sürü optimizasyonu. Bu teknik, güneş enerjisi sisteminin rutin olarak güncellenmesini sağlar, sistemin maksimum çıkış gücünü belirlemek için kullanılabilir. 1400 Watt PV güç verimliliği için ulaşıldı ve ışınlama değeri 1000 Watt/m2 idi. %95,45 Hem önerilen yöntem hem de MPPT yöntemi daha doğruydu. Hassasiyeti ölçülür Maksimum güç (252,44 Watt), modül başına hücre sayısı (40) ve açık devre voltajı açısından (35.44 Volt), buna göre.

Özet (Çeviri)

This thesis examines the issue of figuring out the particle swarm optimization method's maximum power point tracking algorithm for solar energy systems. Before putting a solar cell to use, the manufacturer typically characterizes the device using empirical data. Measurement or detection of a variety of solar energy degradation pathways is important. Thus, it is advantageous to actively measure solar energy factors throughout time. We provide an approach to enhance the maximum power point tracking algorithm for an equivalent model of a typical solar energy system using a smart method based on particle swarm optimization. This technique enables routine updating of the solar energy system, which can be used to identify the system's maximum output power. The 1400 Watt was reached for PV power efficiency, and the irradiation value was 1000 Watt/m2. 95.45% of both the suggested method and the MPPT method were accurate. Its precision is measured in terms of maximum power (252.44 Watts), cells per module (40), and open circuit voltage (35.44 Volts), accordingly.

Benzer Tezler

  1. Enhancement performance and efficiency of photovoltaic system based on hybrid maximum power point tracking

    Başlık çevirisi yok

    MINA TUQA MAHDI AL-MAYYAHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF GÜRCAN ŞAHİN

  2. Fotovoltaik sistemlerde yükseltici türü dönüştürücü tabanlı MPPT sisteminin evrimsel algoritma kontrolü

    Evolutionary algorithm control of boost type converter based MPPT system in photovoltaic systems

    MEHMET EMİN TÜLÜCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM AKBOY

  3. Maksimum güç noktası izleme sistemine sahip 500 kw gücünde şebeke bağlantılı bir güneş enerji santralinde kısmi gölgelenmenin üretim üzerindeki etkilerinin incelenmesi

    An investigation of partial shading effect in a 500 kw solar power plant which have a maximum peak point tracking system

    ALPER TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT OVACIK

  4. Bir İHA'nın üst sezgisel algoritmalarla enerji yönetimi ve eniyilemesi

    Energy management and optimization based on meta-heuristic algorithms for a UAV

    HASAN ÇINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EnerjiGebze Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLYAS KANDEMİR

  5. Optimal integration of dg units into unbalanced distribution networks

    Dengesiz elektrik dağıtım şebekelerinde dağıtık üretim birimlerinin optimal entgrasyonu

    MOHAMMED BAMATRAF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    PROF. DR. OĞUZHAN CEYLAN