Geri Dön

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

  1. Tez No: 887489
  2. Yazar: HASAN GÜNDOĞDU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPASLAN DEMİRCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Makinaları ve Güç Elektroniği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Fotovoltaik sistemlerin sürdürülebilirliği ve çevre dostu olması göz önüne alındığında, kurulum kolaylığı, maliyetlerin düşmesi ve verimlerinin artması nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Fotovoltaik sistem için analitik maksimum güç noktası izleme yöntemleri, tekdüze hava koşullarında etkin bir şekilde çalışır. Ancak kısmi gölgeleme koşullarından dolayı yerel maksimum güç noktalarına düşebilirler. Her ne kadar çok sayıda meta-sezgisel yöntem bu zorlukların üstesinden gelebilse de küresel maksimum güç noktasına yakınsama süresi açısından hala geliştirilebilirler. Bu tez, küresel maksimum güç noktalarını izlemek, çeşitli hava koşulları altında yakınsama sürecini ve verimliliği artırmak için geliştirilmiş bir gri kurt optimizasyon yöntemi önermektedir. Önerilen yöntem, düzgün ve düzgün olmayan hava koşullarından oluşan dinamik ve gerçek hava koşulları altında deneysel olarak doğrulanmıştır. Önerilen yöntem, temel gri kurt optimizasyonuna kıyasla %82 daha iyi dinamik izleme hızı ve %1,4'e kadar daha yüksek verimlilik sağlar. Günlük performans değerlendirmesine göre ise IGWO (Imrpoved Grey Wolt Optimization), temel gri kurt optimizasyonuna kıyasla çalışma süresini %76'ya kadar azaltır ve enerji hasadını %2,3'e kadar artırır. Elde edilen sonuçlar, yöntemin kısmi gölgeleme koşullarında izleme süresi ve doğruluk açısından üstünlüğünü doğrulamaktadır.

Özet (Çeviri)

Considering photovoltaic systems' sustainability and environmental friendliness, they have been widely used due to ease of installation as their cost reduces and their efficiency is improved. Analytical maximum power point tracking methods for photovoltaic system work effectively under uniform weather conditions. However, they may fall into local maximum power points due to partial shading conditions. Although numerous meta-heuristic methods can overcome these challenges, they can still be improved regarding the convergence time to the global maximum power point. This thesis suggests an improved grey wolf optimization method to track global maximum power points, enhancing the convergence process and efficiency under various weather conditions. The proposed method has been verified experimentally under dynamic and real weather conditions, consisting of uniform and non-uniform weather conditions. The method provides better dynamic tracking speed up to 82% and efficiency up to 1.4% compared to the basic grey wolf optimization. According to the daily performance evaluation, the IGWO reduces the runtime by up to 76% and improves energy harvesting up to 2.3% compared to basic grey wolf optimization. The obtained results validate the superiority of the method compared under partial shading conditions in terms of tracking time and accuracy.

Benzer Tezler

  1. Fotovoltaik sistemler için kısmi gölgeli koşullarda maksimum güç noktasının takibinde kullanılan optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması

    Comparison of the performances of optimization methods for maximum power point tracking under partial shading conditions in photovoltaic systems

    EMRAH GÜRKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBingöl Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET GÜNER

  2. Fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası takibinde kullanılan algoritmaların verimlilik analizi

    Efficiency analysis of algorithms used in tracking maximum power point in photovoltaic systems

    MERVE ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ TÜRKAY

  3. Improving maximum power point tracking MPPT using different controller techniques

    Farklı denetleyici teknikleri kullanarak maksimum güç noktası takip MPPT'nin iyileştirilmesi

    AHMED RASHID MADGHASH AL-JABARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH KORKMAZ

  4. Maksimum güç noktası takibi algoritmalarını kullanarak mikrodenetleyici tabanlı iki eksenli otomatik güneş takip sistemi tasarımı

    Designing microcontroller based automatic two axis sun tracking system by using maximum power point tracking algorithms

    ÜMİT AKIN USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EnerjiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ALİ YILDIZ

  5. Fotovoltaik panellerde model öngörülü kontrol temelli maksimum güç noktası takibinin modellenmesi ve simülasyonu

    Modeling and simulation of model predictive control based maximum power point tracking for photovoltaic panels

    BATUHAN ÖNEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHaliç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MENEKŞE AYDIN