Geri Dön

Hybrid modified grey wolf optimization-based modified incremental conductance MPPT for photovoltaic systems

Fotovoltaik sistemler için hibrit modifiye gery wolf optimizasyonu tabanlı modifiye artımsal iletkenlik MPPT

PDF İndir

  1. Tez No: 896760
  2. Yazar: AHMAD MOHAMMAD NEZAM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSARIA KARIM MAHMOOD MAHMOOD
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Fotovoltaik tabanlı yenilenebilir enerji üretimi sürekli gelişmekte ve modern enerji piyasalarının giderek artan bir parçası haline gelmektedir. Bir Fotovoltaik (PV) sistemin güç verimliliği, özellikle değişen iklim koşullarında en zorlu problemlerden biridir. Optimum güç üretimine ulaşmak için Maksimum Güç Noktasını (MPP) takip etmek, herhangi bir PV tabanlı sistemin en önemli gereksinimlerinden biridir. Bu tez, doğru bir küresel maksimum güç noktası elde etmek için Modifiye Artımlı İletkenlik (M_INC) - Modifiye Grey Wolf Optimizasyonu (M_GWO) algoritmasının avantajlarını birleştiren hibrit bir algoritma önermektedir. Önerilen algoritmanın avantajlarını ve genel verimliliğini anlamak için, artımlı iletkenlik (IC), Grey Wolf optimizasyonu (GWO), hibrit artımlı iletkenlik - Grey Wolf optimizasyonu (IC-GWO) ve hibrit modifiye artımlı iletkenlik - Grey Wolf optimizasyonu (M_IC-GWO) yöntemleri MATLAB/SIMULATION'da uygulanmış ve hem Standart Test Koşulları (STC) hem de Kısmi Gölgeleme Koşulları (PSC) dikkate alınarak önerilen algoritma ile karşılaştırılmıştır. Bu araştırmada, sistem güç verimliliği, yerleşme süresi ve kararlı durum güç salınımı gibi temel faktörler dikkate alınmıştır. Simülasyonlar, bir, iki ve on panelli seri üç tip test için önerilen algoritmanın STC ve PSC altında yüksek verimliliğini ve azaltılmış salınımını ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Photovoltaic-based renewable energy production is constantly developing and becoming an increasing part of modern energy markets. The power efficiency of a Photovoltaic (PV) system is one of the most challenging problems, especially in changing climate conditions. Tracking the Maximum Power Point (MPP) to achieve optimal power production is one of the most important requirements of any PV-based system. This thesis proposes a hybrid modified Incremental Conductance (M_INC) – Modified Grey Wolf Optimization (M_GWO) algorithm that merges the advantages of the Modified Incremental Conductance and Modified Grey Wolf Optimization to get an accurate global maximum power point. To figure out the advantages and overall efficiency of the proposed algorithm, incremental conductance (IC), grey wolf optimization (GWO), hybrid incremental conductance - grey wolf optimization (IC- GWO), and hybrid modified incremental conductance - grey wolf optimization (M_IC-GWO) methods were implemented in MATLAB/SIMULATION and compared with the proposed algorithm considering both Standard Test Conditions (STC) and Partial Shading Conditions (PSC). In this investigation, key factors including system power efficiency, settling time, and steady- state power oscillation are taken into account. Simulations reveal high efficiency, reduced oscillation under STC and PSC of the proposed algorithm for three type tests one, two, and ten panels in series.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    825659

    Enhancement performance and efficiency of photovoltaic system based on hybrid maximum power point tracking

    Başlık çevirisi yok

    MINA TUQA MAHDI AL-MAYYAHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF GÜRCAN ŞAHİN

  2. Tez No

    902891

    A hybrid modified grey wolf optimization-based perturb & observe MPPT under varying climatic conditions

    Hibrit modifiye grey wolf optimizasyon tabanlı perturb & observe değişen iklim koşulları altında MPPT

    ABDIRAHIM ADDAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    EnerjiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSARİA KARİM MAHMOOD

  3. Tez No

    477828

    Students performance system using recurrent neural network trained by modified grey wolf optimizer

    Değiştirilen bozkurt optimizasyon yöntemi ile eğitilmiş yinelenen sinir ağı kullanan öğrenci performans sistemi

    DOSTI ABBAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YALIN KILIÇ TÜREL

  4. Tez No

    721137

    Yapay zekâ kontrol yöntemleri ile iki-yönlü haptik-teleoperasyon robotik sistemlerinde kararlılık ve şeffaflığın artırılması

    Increasing stability and transparency in bilateral haptic-teleoperation robotic systems with artificial intelligent control methods

    TAYFUN ABUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERVET SOYGÜDER

  5. Tez No

    900397

    Yüksek boyutlu model gösterilimi ve çok değişkenliliği yükseltilmiş çarpımlar gösterilimi ile görüntü üzerindeki gürültüleri giderme

    Image denoising via high dimensional model representation and enhanced multivariate product representation

    SENA KAÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

Geri Dön