Fotovoltaik sistemlerde yükseltici türü dönüştürücü tabanlı MPPT sisteminin evrimsel algoritma kontrolü
Evolutionary algorithm control of boost type converter based MPPT system in photovoltaic systems
- Tez No: 888748
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM AKBOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Makinaları ve Güç Elektroniği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Günümüzde fosil yakıtlar hızla tükenmektedir ve yerine yenisi oluşamamaktadır. Fosil yakıtların kullanımının artması küresel ısınmaya ile karbon emisyonunun artmasına da neden olmaktadır. Dünyada hızlanarak gelişen yeşil dönüşüm kapsamında, fosil yakıtlar yerini rüzgar, güneş, hidroelektrik, biyokütle, jeotermal gibi yenilenebilir enerji kaynaklarına bırakmaktadır. Bu sebeple, dünya üzerinde ülkemiz gibi güneş enerjisinin yıl boyunca etkili olduğu bölgelerde, fotovoltaik(FV) sistemlere olan ilgi gün geçtikçe artmaktadır. Fotovoltaik sistemlerden sağlanabilecek optimum değerler, dönüştürücünün performansına, güneş ışığı ve sıcaklık benzeri çevresel şartlara ve yük durumuna bağıl bir şekilde devamlı olarak değişim göstermektedir. Bu özellikler içersinde, güneş enerjisinden en yüksek seviyede faydalanmak üzere, maksimum güç noktası takibi (MGNT, MPTT) yöntemleri ile sistemde kullanılacak olan dönüştürücünün türü önemlidir. Güneş panellerinin veriminin düşük olması sebebiyle sistemde kullanılan dönüştürücünün, paneli yüksek verimde çalışmaya zorlayan ve yüksek verime sahip olması arzulanmaktadır. Bu amaçla, evrimsel algoritmalar gibi metasezgisel yöntemler kullanılarak, sistemin maksimum güç noktasının takip edildiği çalışmalar ilgi çekmektedir. Bu tez çalışmasında, FV sistemlerde kullanılmak üzere, yükseltici tür dönüştürücü tabanlı, genetik algoritma kullanılarak MGNT kontrolü gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışma, geleneksel yöntemlerden sars ve gözlemle(SG), artımlı iletkenlik (Aİ) yöntemi ve metasezgisel yöntemlerden yapay sinir ağı (YSA) ile farklı sıcaklık ve ışıma şartları altında karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar kıyaslanarak incelenen yöntemlerin birbirlerine göre olumlu ve olumsuz yanlarından bahsedilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, fossil fuels have been rapidly depleting, and their reserves cannot be replenished. The increasing use of fossil fuels contributes to global warming and rising carbon emissions. Within the rapidly advancing global green transition, fossil fuels are being replaced by renewable energy sources such as wind, solar, hydroelectric, biomass, and geothermal energy. Consequently, interest in photovoltaic (PV) systems is growing, especially in regions like our country where solar energy is effective throughout the year. The optimal values that can be obtained from PV systems constantly vary depending on the converter's performance, environmental conditions such as sunlight and temperature, and load status. Among these factors, the type of converter used in the system and the maximum power point tracking (MPPT) methods employed to maximize solar energy utilization are crucial. Due to the low efficiency of solar panels, it is desirable for the converter used in the system to operate the panel at high efficiency and to have high efficiency itself. For this purpose, studies that track the maximum power point (MPP) using metaheuristic methods, such as evolutionary algorithms, are gaining attention. In this thesis, MPPT control was implemented using a genetic algorithm for a boost converter-based system designed for PV applications. The study was compared with traditional methods such as Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (IC), and metaheuristic methods like Artificial Neural Networks (ANN) under different temperature and irradiation conditions. The results obtained were analyzed, and the advantages and disadvantages of the methods relative to each other were discussed.
Benzer Tezler
- Fotovoltaik sistemlerde düşürücü-yükseltici DA-DA dönüştürücülü maksimum güç noktası izleme algoritmalarının karşılaştırması
Comparative analysis of maximum power point tracking algorithms using DC-DC buck-boost converter for photovoltaic systems
DENIS SOPONDJA YAMBA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR ÇAKIR
- Fotovoltaik sistemlerde yeni bir maksimum güç noktası izleme algoritmasının geliştirilmesi
Development of a new maximum power point tracking algorithm in photovoltaic systems
AZİZ GÜNEROĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR ÇAKIR
- Fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası izleyebilen iki fazlı sepıc dönüştürücü tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of maximum power point tracker with two-phase sepic converter for photovoltaic systems
ONUR KIRCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SABRİ ÇAMUR
- Fotovoltaik sistemlerde kısmi gölgelenme koşullarında maksimum güç takibi
Maximum power tracking under partial shading conditions in photovoltaic systems
NECATİ BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İRFAN YAZICI
- Fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası izleme yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of maximum power point tracking methods for photovoltaic systems
YUNUS EMRE KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR ÇAKIR