Geri Dön

Solar power harvesting design for wireless communication based wireless sensor networks application

Kablosuz haberleşme tabanlı kablosuz sensör ağları uygulaması için güneş enerjisi hasat tasarımı

  1. Tez No: 849414
  2. Yazar: ABDULLAH FADHIL NOOR SHUBBAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ
  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: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bu çalışma, fotovoltaik enerji hasadına dayalı kablosuz sensör ağlarında çeşitli maksimum güç noktası izleme algoritmalarının verimliliğini kapsamlı bir şekilde inceledi ve bu algoritmaların sıcaklık ve güneş ışınımı gibi çevresel faktörlere nasıl tepki verdiklerine özel bir odaklanma gösterdi. Değerlendirilen çeşitli algoritmalar arasında, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması olağanüstü performansı ile öne çıktı. Bu algoritma, 0.1 saniyede 14.8 volt ve 25 mA ile dikkat çekici derecede düşük bir aşım sergiledi. Karşılaştırmalı olarak, Boz ve Gözle (BG) algoritması biraz daha yüksek, 15 volt ve 25.5 mA bir aşım gösterdi. Artımsal İletkenlik (Aİ) ve Bulanık Mantık (BM) algoritmaları ise aynı zaman diliminde daha da yüksek, 15.3 volt ve 27 mA değerlerine ulaşan aşım oranları sergiledi. Çıkış gücü açısından kritik bir alanda, PSO algoritması yine en verimli olarak ortaya çıktı, IC ve FL algoritmaları geride kaldı ve PO yöntemi en zayıf performansı gösterdi. Ayrıca, çalışma çevresel koşulların, özellikle sıcaklık ve güneş ışınımının, kablosuz sensör bataryalarının şarj sürecini önemli ölçüde etkilediğini ortaya çıkardı. Bu faktörler, şarj verimliliği ve hızı üzerinde derin bir etkiye sahip olup, bu da kablosuz sensör ağlarındaki bataryaların genel performansını ve ömrünü etkiliyor. Çalışma, değişen koşullara karşı verimliliği, uyum yeteneği ve yanıt verme hızı nedeniyle WSN batarya şarj süreçlerinin optimizasyonunda PSO algoritmasının kullanılmasını öneriyor. Ancak, sınırlı hesaplama kaynakları için IC veya FL gibi alternatif algoritmalar da düşünülebilir. Çalışma ayrıca, şarj verimliliğini artırmak, batarya ömrünü uzatmak ve WSN sistemlerindeki genel performansı iyileştirmek için sıcaklık ve güneş ışınımı gibi çevresel değişkenlerin batarya şarj optimizasyon stratejisine dahil edilmesinin önemini vurguluyor. Hesaplama karmaşıklığına rağmen, PSO temel P&O yöntemine göre önemli iyileştirmeler sunuyor. Özellikle aşırı sıcaklıkların batarya performansı üzerindeki etkisini göz önünde bulundurarak, çeşitli hava koşullarına dayanabilen bataryaların seçilmesi esastır. Bu araştırma, kablosuz sensör ağ sistemlerinin sağlamlığını, sürdürülebilirliğini ve güvenilirliğini artırmaya katkıda bulunan değerli içgörüler sunmakta olup, zorlu çevresel koşullarda bile etkili bir şekilde çalışmalarını sağlamaktadır. MATLAB 2021b kullanılarak gerçekleştirilen bu çalışma, fotovoltaik enerji hasadına dayalı kablosuz sensör ağlarında kullanılan çeşitli MPPT algoritmalarının performansını çeşitli çevresel senaryolarda değerlendirmektedir.

Özet (Çeviri)

This study conducted a thorough exploration of the efficiency of different maximum power point tracking algorithms within photovoltaic energy harvesting-based wireless sensor networks, with a specific focus on how these algorithms respond to environmental factors such as temperature and solar irradiance. Among the various algorithms evaluated, the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm stood out due to its exceptional performance. It exhibited a notably low overshoot of 14.8 volts and 25 mA at 0.1 seconds. Comparatively, the Perturb and Observe (PO) algorithm displayed a slightly higher overshoot of 15 volts and 25.5 mA. The Incremental Conductance (IC) and Fuzzy Logic (FL) algorithms both showed even higher overshoots, reaching 15.3 volts and 27 mA within the same timeframe. In the critical area of output power, the PSO algorithm again emerged as the most efficient, with the IC and FL algorithms following behind, and the PO method demonstrating the weakest performance. Furthermore, the study uncovered that environmental conditions, specifically temperature and solar irradiance, significantly influence the charging process of wireless sensor batteries. These factors have a profound effect on the charging efficiency and rate, which in turn impacts the overall performance and lifespan of the batteries in wireless sensor networks. The study recommends the use of the PSO algorithm for optimizing WSN battery charging processes due to its efficiency, adaptability, and responsiveness to changing conditions. However, for limited computational resources, alternative algorithms like IC or FL can be considered. The study also emphasizes the importance of incorporating environmental variables like temperature and solar irradiance into the battery charging optimization strategy to enhance charging efficiency, improve battery longevity, and enhance overall performance in WSN systems. Despite its computational complexity, PSO offers significant improvements over the basic P&O method. The selection of batteries that can endure a range of weather conditions is essential, especially considering the impact that extreme temperatures can have on battery performance. This research provides valuable insights that can contribute to enhancing the robustness, sustainability, and reliability of wireless sensor network systems, enabling them to operate effectively even in challenging environmental conditions. It offers a comprehensive evaluation of various MPPT algorithms used in photovoltaic energy harvesting-based wireless sensor networks, assessing their performance across different environmental scenarios using MATLAB 2021b.

Benzer Tezler

  1. Low-power PIC-based sensor node device design and theoretical analysis of energy consumption in wireless sensor networks

    Kablosuz sensör ağları için PIC tabanlı ve düşük güç tüketimli sensör düğümü tasarımları ve enerji tüketimlerinin teoriksel analizi

    BATUR ALP AKGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET FATİH HASOĞLU

  2. A novel micro piezoelectric energy harvesting system

    Yeni bir mikro piezoelektrik enerji harmanlayıcı sistemi

    TOLGA KAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ALİ ZEKİ

    Y.DOÇ.DR. HÜR KÖŞER

  3. Gelecek nesil kablosuz haberleşme ağları için enerji hasatlama sistemleri

    Energy harvesting systems for next generation wireless communication networks

    DOĞAY ALTINEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  4. Microstrip antenna design and fabrication for self power modern wireless system

    Kendi için mikro şerit anten tasarımı ve üretimi güç modern kablosuz sistem

    HAYDER HASSAN MOHAMMED AL KHAYLANI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  5. New RF energy harvesting models for next-generation wireless communication systems

    Yeni nesil telsiz iletişim sistemleri için yeni RF enerji hasatlama modelleri

    MOHAMMADREZA BABAEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA