Maksimum güç noktası takip algoritmalarında dönüştürme süresi ve ortalama alma sayısının performans üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of conversion time and average number on performance in maximum power point tracking algorithms
- Tez No: 893150
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULLAH HAKAN YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Yenilenebilir enerji sistemlerinin verimliliğinin artırılması için maksimum güç noktasında (MPP) çalıştırılması gerekir. Maksimum Güç Noktası Takibi (MPPT) olarak isimlendirilen bu yöntem elektronik bir devre ve kontrolü sağlayan bir algoritmadan oluşmaktadır. Değiştir ve Gözle (P&O) ve arttırılmış iletkenlik (INC) algoritmaları en yaygın olarak kullanılan, akım ve gerilim ölçümlerine dayanan MPPT algoritmalarıdır. Bu çalışmada klasik MPPT algoritmalarında ölçüm doğruluğunu etkileyen ortalama alma sayıları ve dönüştürme sürelerinin algoritmaların performansı üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Termoelektrik jeneratörler kullanılarak benzetim çalışması, solar paneller kullanılarak deneysel çalışmalar yapılmıştır. Ortalama alma sayısı ve dönüştürme süresi arttıkça dalgalanma faktörünün azaldığı ancak maksimum noktaya ulaşma sürelerinin arttığı görülmüştür. P&O algoritmasında ortalama alma sayıları ve dönüştürme süreleri artırıldığında gücün minimum değerinde azalma gözlemlenirken INC algoritmasında artış meydana gelmektedir. 1.1 ms dönüştürme süresinde P&O algoritmasında 64/128/256 ortalama alma sayıları için minimum güç sırasıyla 8.3/8.0/7.7 W olarak ölçülürken, INC algoritması için 7.5/7.75/7.8 W değerleri ölçülmüştür. 2.116 ms dönüştürme süresinde aynı durum tespit edilmiştir. P&O ve INC algoritmaları için MPP'de ortalama güç değerleri hesaplanmıştır. Her iki algoritma için tüm dönüştürme sürelerinde 128 ortalama alma sayısı için ortalama güç daha büyük hesaplanmıştır. P&O algoritması için 1.1 ms dönüştürme süresinde 64/128/256 ortalama alma sayıları için ortalama güç 12.005/12.007/11.99 W olarak hesaplanırken, INC algoritması için 11.70/11.78/11.78 W hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
In order to increase the efficiency of renewable energy systems, they need to be operated at maximum power point (MPP). This method, called Maximum Power Point Tracking (MPPT), consists of an electronic circuit and an algorithm that provides control. Switch and Observe (P&O) and Increased Conductance (INC) algorithms are the most widely used MPPT algorithms based on current and voltage measurements. In this study, the effects of averaging numbers and conversion times, which affect the measurement accuracy in classical MPPT algorithms, on the performance of the algorithms were investigated. A simulation study was conducted using thermoelectric generators and experimental studies were conducted using solar panels. It was observed that the ripple factor decreased as the averaging number and conversion time increased, but the times to reach the maximum point increased. While the averaging numbers and conversion times were increased in the P&O algorithm, a decrease in the minimum value of the power was observed, while an increase occurred in the INC algorithm. The minimum power for 64/128/256 averaging numbers in the P&O algorithm at a conversion time of 1.1 ms was measured as 8.3/8.0/7.7 W, respectively, while for the INC algorithm it was 7.5/7.75/7.8 W. The same situation was observed at a conversion time of 2,116 ms. The average power values were calculated in MPP for the P&O and INC algorithms. The average power was calculated greater for 128 averaging numbers in all conversion times for both algorithms. The average power for 64/128/256 averaging numbers in the P&O algorithm at a conversion time of 1.1 ms was calculated as 12.005/12.007/11.99 W, while for the INC algorithm it was 11.70/11.78/11.78 W.
Benzer Tezler
- Improved tracking algorithm for rooftop pv systems employing multi-input DC-DC converter
Çatı üstü PV uygulamalarında kullanılmak üzere çok girişli DC-DC çevirici için geliştirilmiş takip algoritması
GÖKHAN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ YILDIRIM
- Detection and classification of faults on the dc side of photovoltaic systems using logistic model tree algorithm
Lojistik model ağacı algoritması ile fotovoltaik sistemlerin dc tarafındaki hataların tespiti ve sınıflandırılması
BOĞAÇ OĞUZ TOĞAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKUN FIRAT
- Fotovoltaik sistemler için yeni bir maksimum güç noktası takip algoritmasının geliştirilmesi ve uygulaması
Development and implementation of a novel maximum power point tracking algorithm for photovoltaic systems
OKAN GÜNGÖR
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KAHVECİ
- Güneş enerjisi sistemleri için optimizasyon algoritması tabanlı maksimum güç noktası takip sistemi tasarımı
Optimization algorithm based maximum power point tracking system design for solar energy system
IBRAHIMA DIALLO
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT DUMAN
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBingöl ÜniversitesiYenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET GÜNER