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
- Tez No: 859678
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LEVENT UCUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Enerji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Günümüzde fotovoltaik sistemlerin verimlerinin düşük olması nedeniyle, Maksimum Güç Noktası Takibi (MPPT) yöntemlerinin fotovoltaik (PV) sistemlerde kullanımı oldukça yaygın ve önemlidir. Öte yandan tek bir PV modülden daha büyük ve karmaşık olan fotovoltaik sistemleri çalıştırırken Kısmi Gölge Koşulları (PSC) kaçınılmazdır. Bunun nedeni, bulutların varlığı ile ağaç ve binaların gölgelerinin varlığıdır. PV modülün bazı kısımları diğerlerinden farklı sıcaklıklara ve ışık yoğunluklarına sahip olabilir. Bu da bu sistemlerin güç ve çıkış verimliliğini önemli ölçüde etkiler. Geleneksel Maksimum Güç Noktası (MPP) İzleme algoritmaları, çıkış gücü eğrisinin yalnızca uç noktalarını izler. Bu durumda, kısmen gölge koşulları ve çoklu yerel ekstremumların olduğu bir sistemde, yerel maksimum noktalar yanlışlıkla mutlak ekstremum olarak seçilebilir. Bu nedenle kısmi gölge koşullarında maksimum mutlak güç noktasını hızlı ve doğru bir şekilde takip edebilecek uygun bir algoritmanın geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Kısmi gölge koşullarında MPPT için önceki tüm yöntemlerin iki ana sorunu vardır: Birincisi, bu yöntemler radyasyon ve sıcaklıkta hızlı değişikliklerin olduğu koşullarda maksimum güç noktasını (MPP) tahmin etmek ve izlemek için yüksek hıza sahip değildir. İkincisi, önceki yöntemlerin PSC koşullarında MPPnın izlenmesi için uygun değildir. Bu iki temel problem, kısmi gölge, hızlı ışınım ve sıcaklık değişimlerinin olduğu koşullarda önceki tüm yöntemleri etkisiz ve verimsiz hale getirmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada PSC'deki maksimum güneş enerjisi noktasını yüksek hız ve doğrulukla etkin bir şekilde takip edebilen, Gri Kurt Optimizasyon (GWO) algoritması ve Kalman filtresine (KF) dayalı yeni bir hibrit yaklaşım önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
The use of Maximum Power Point Tracking (MPPT) methods in photovoltaic (PV) systems is very common and important nowadays due to the low efficiency of PV systems. On the other hand, when operating PV systems that are larger and more complex than a single PV module, Partially Shadow Conditions (PSC) are inevitable. This is due to the presence of clouds and shadows from trees and buildings. Some parts of the PV module may have different temperatures and light intensities than others, which significantly affects the power and output efficiency of these systems. Conventional MPPT algorithms only track the extreme points of the output power curve. In this case, in a system with PSC and multiple local extrema, local maximum points may be mistakenly selected as absolute extrema. Therefore, in PSC, there is a need to develop a suitable algorithm that can track the maximum absolute power point quickly and accurately. All previous methods for MPPT in PSC have two main problems: firstly, these methods do not have high speed for estimating and tracking the Maximum Power Point (MPP) in conditions with rapid changes in radiation and temperature, secondly, most previous methods are not suitable for tracking the MPP in PSC. These two fundamental problems together make all previous methods ineffective and inefficient in conditions with partial shadow, rapid radiation, and temperature changes. Therefore, in this study, a new hybrid approach based on the Gray Wolf Optimization (GWO) algorithm and Kalman filter (KF) is proposed, which can effectively track the maximum solar power point in PSC with high speed and accuracy.
Benzer Tezler
- Kalman filter based state and parameter estimator applications in DC/DC converter systems
DA/DA çevirici sistemlerinde kalman filtre tabanlı durum ve parametre tahmincisi uygulamaları
MUHAMMED YUSUF CANDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MERT ANKARALI
- Very short term load forecasting aided hybrid state estimator with optimally placed pseudo-measurements
Optimal yerleştirilmiş sanal ölçümleri kullanan çok kısa dönem yük tahmini destekli hibrit durum kestirimcisi
BURAK ÖZSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT GÖL
- Development of a fault tolerant flight control system for a UAV
İnsansız bir hava aracı için hata toleranslı uçuş kontrol sistemi geliştirilmesi
SITKI YENAL VURAL
Doktora
İngilizce
2022
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
- Modelling, simulation and testing of artificial neural network augmented kalman filter for ins/gps and magnetometer integration
Yapay sinir ağları ile genişletilmiş kalman filtresinin bütünleştirilmiş ans/kks ve manyetometre ile modellenmesi, simülasyonu ve test edilmesi
DOĞAN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERHAN İLHAN KONUKSEVEN
DR. VOLKAN NALBANTOĞLU
- Wi-Fi ve BLE hibrit teknolojilere dayalı makine öğrenme destekli iç mekan konumlandırma
Machine learning-aided indoor positioning based on Wi-Fi and BLE hybrid technologies
YUNUS HAZNEDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP TURGUT AKGÜN