Geri Dön

Chaos-based nonlinear model predictive controller for MPP tracking in organic photovoltaic panels

Kaos tabanlı doğrusal olmayan model öngörücü kontrol cihazı organik fotovoltaik panolarda MPP takibi için

  1. Tez No: 876228
  2. Yazar: MOHAMMAD MAHDI BORHAN ELMI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Çevre kirliliği ve buzulların erimesi ve deniz seviyelerinin yükselmesi gibi iklim değişikliğinin etkileri gibi fosil yakıt kullanımıyla ilgili zorluklar, fotovoltaik sistemler gibi temiz yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişin önemini vurgulamaktadır. Bu yenilenebilir enerji kaynaklarının büyük avantajları olmasına rağmen, aralıklı olarak ürettikleri güç, elektrik şebekeleri için çeşitli zorluklara neden olabilir. Dolayısıyla bu değişkenlikleri göz önünde bulundurarak maksimum gücü elde etmek için uygun kontrol yaklaşımının kullanılmasına önemli bir ihtiyaç vardır. Bu proje, organik fotovoltaik hücrelerin maksimum üretilen gücünü izlemek için kaotik tabanlı doğrusal olmayan model tahmin kontrolünün uygulanmasını araştırıyor. Bu kontrol yaklaşımı, aktif dağıtım ağlarının çalışmasını iyileştiren hızlı izleme yetenekleri ve hata toleransı sunar. Önerilen strateji, bir Lagrangian fonksiyonu kullanarak bir referans noktasının tahmin edilmesini ve çalışma noktasının buna göre ayarlanmasını içermektedir ve yükseltici dönüştürücü operasyonlarının yönetimi için tasarlanmış kaotik tabanlı doğrusal olmayan model öngörülü kontrolördür. Kaos tabanlı doğrusal olmayan model öngörülü denetleyici kullanılarak aşırı gerilim miktarı %1,28'den fazla azaltılır. Aslında, kontrol yöntemleri kullanılmadan, OPV panel penetrasyonunun artmasıyla gerilim aralığı izin verilen değerleri aşmaktadır. Bu kontrol yaklaşımının uygulanması, aşırı gerilimde önemli bir azalmaya, sistem verimliliğinin artmasına ve dağıtım besleyici kapasitesinin artmasına ve aynı zamanda ağ kayıplarının en aza indirilmesine neden olur.

Özet (Çeviri)

The challenges associated with fossil fuel usage, such as environmental pollution and climate change impacts like glacier melting and rising sea levels, highlight the importance of transitioning to clean renewable energy sources like photovoltaic systems. Although, these renewable energy resources have great advantages, but their intermittent generated power can causes several challenges for electrical grids. So, there is a significant need to using proper control approach for extracting the maximum power with considering these variations. This project explores the application of chaotic-based nonlinear model predictive control to track the maximum generated power of organic photovoltaic cells. This control approach offers fast tracking capabilities and fault tolerance which improving the operation of active distribution networks. The proposed strategy involves estimating a reference point and adjusting the operating point accordingly using a Lagrangian function and chaotic-based nonlinear model predictive controller is designed for managing of boost converter operations. By using the CNMPC controller, the intensity of voltage swell is reduced by more than 1.28%. In fact, without using of control approach, the voltage range exceeds its allowable values with increasing of the OPV panels penetration. Implementation of this control approach results in a significant reduction in overvoltage, improving system efficiency and increasing distribution feeder capacity while minimizing network losses.

Benzer Tezler

  1. Hibrit ve kaotik metasezgisel arama algoritmaları kullanarak model öngörülü kontrol yapıları tasarımı

    Hybrid and chaotic metaheuristic algorithms and design of model predictive control structures

    MURAT ERHAN ÇİMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ FUAT BOZ

  2. Kesir dereceli yapıların doğrusal olmayan davranışlar üzerine etkileri

    Effects of fractional order structures on the nonlinear behaviors

    VEDAT ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAKUP DEMİR

  3. Lineer olamayan devreler ve sistemlerin frekans domeninde analizi

    Analysis of nonlinear systems in frequency domain

    İSMAİL HAKKI MARANGOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. F. ACAR SAVACI

  4. Aiding agricultural practices with the exploration of earth observation data via machine learning

    Yer gözlem uydu verilerinin tarımsal uygulamalara yardımcı olmak amacıya makine öğrenme algoritmaları ile incelenmesi

    MEHMET FURKAN ÇELİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESRA ERTEN

  5. Akım serilerinin kaotik analizi karadeniz havzası uzerine bir uygulama

    Chaotic analysis of river discharge time series a case study on black sea river basins

    ASLIHAN ALBOSTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ