Geri Dön

Enhancing the performance of a maximum power point tracking system using an improved particle swarm optimization method

Gelişmiş parçacık sürü optimizasyonu yöntemiyle bir maksimum güç noktası takip sisteminin performansının iyileştirilmesi

  1. Tez No: 832336
  2. Yazar: MAMOON ABDULWAHHAB AHMED AHMED
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZAFER İŞCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Bu tez, güneş panelleri için maksimum güç noktası izleme (MPPT) sistemlerinin verimliliğini artırmak için hem tekdüze hem de tekdüze olmayan ışınlama senaryolarını ele alan yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Önerilen sistem, özellikle kısmi gölgeleme içeren senaryolarda, uygulama kolaylığı ve küresel optimumu belirlemedeki yeterliliği nedeniyle Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmasını kullanır. Bu çalışma, bu yaklaşımlardaki mevcut zorlukların üstesinden gelmek için yaratıcı çözümler geliştirerek önceki algoritmaları, özellikle PSO'yu incelemeye dayanmaktadır. Bu tezde, yürütme sırasında PSO algoritma parametrelerinin dinamik olarak ayarlanmasını içeren yenilikçi bir metodoloji özetlenmiştir. Bu dinamik uyarlama, hız ve sistem verimliliği arasında bir denge kurmayı amaçlamaktadır. Ayrıca, dönüştürücü ile PSO algoritması arasındaki etkileşimi yöneten parametrelerin titiz bir kalibrasyonu gerçekleştirilir. Bu kalibrasyon, bileşenler arasında sorunsuz veri alışverişini sağlamayı, kararlılığı artırmayı ve MPPT sistemi içindeki dalgalanmaları en aza indirmeyi amaçlar. Tasarlanan sistem MATLAB Simulink üzerinden tasarlanmış ve değerlendirilmiştir. Sonuçlar, sistemin çeşitli ışınlama koşullarında yüksek hız ve verimlilikle tepe gücü yakalamadaki etkinliğini ampirik olarak doğrulamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis introduces a novel approach to improve the efficiency of maximum power point tracking (MPPT) systems for solar panels, dealing with both uniform and non-uniform irradiation scenarios. The proposed system employs the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm due to its ease of implementation and proficiency in identifying global optima, particularly in scenarios involving partial shading. This study builds upon studying prior algorithms, notably PSO, by devising inventive solutions to overcome prevailing challenges in these approaches. Within this thesis, an innovative methodology is outlined, involving the dynamic adjustment of PSO algorithm parameters during execution. This dynamic adaptation seeks to strike a balance between speed and system efficiency. Moreover, a meticulous calibration of parameters governing the interaction between the converter and the PSO algorithm is performed. This calibration aims to ensure seamless data exchange between the components, fostering stability and minimizing fluctuations within the MPPT system. The devised system is designed and evaluated through MATLAB Simulink. The outcomes empirically substantiate the system's efficacy in capturing peak power with high speed and efficiency across a diverse array of irradiation conditions.

Benzer Tezler

  1. Rüzgar enerji sistemlerinde maksimum güç noktası takibi için kayan kipli denetleyici tasarımı

    Sliding mode controller design for the maximum power point tracking in wind energy systems

    ERSAGUN KÜRŞAT YAYLACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İRFAN YAZICI

  2. Enhancing photovoltaic system performance through NARX-LSTM forecasting and neuro-controller based MPPT techniques

    NARX-LSTM tahmın ve nöro-denetleyici temelli MPPT teknikleri vasıtasıyla fotovoltaık sistem performansının artırılması

    OUBAH ISMAN OKIEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  3. MPPT systems simulation and also design micro cube satellite application

    Başlık çevirisi yok

    KHALIFA MOHAMED KHALIFA SHALOUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  4. A hybrid modified grey wolf optimization-based perturb & observe MPPT under varying climatic conditions

    Hibrit modifiye grey wolf optimizasyon tabanlı perturb & observe değişen iklim koşulları altında MPPT

    ABDIRAHIM ADDAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    EnerjiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSARİA KARİM MAHMOOD

  5. 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

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPASLAN DEMİRCİ