Geri Dön

Güneş fotovoltaı̇k sı̇stemlerı̇ ı̇çı̇n harrıs hawks optı̇mı̇zasyonuna dayalı maksı̇mum güç noktası takı̇bı̇ ı̇yı̇leştı̇rmesı̇

Maxi̇mum power point tracking improvement based on harris hawks optimization for solar photovoltaic systems

  1. Tez No: 916284
  2. Yazar: SERAJ M. SALEM ASTAOMAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGEHAN ERKAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

Özet

Bu çalışmada, Maksimum Güç Noktası Takibi (MGNT), özellikle değişen güneş radyasyonu koşulları altında güneş fotovoltaik (FV) sistemlerinin performansını optimize etmek için çok önemli bir tekniktir. Perturb-and-Gözlem (P&G) ve Artan İletkenlik (Aİ) gibi geleneksel MGNT algoritmaları, basitlikleri ve uygulama kolaylıkları nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak bu algoritmalar, özellikle güneş radyasyonundaki hızlı değişimler sırasında yakınsama hızı ve kararlılık açısından genellikle sınırlamalar sergilemektedir. Bu araştırma, bu zorlukların üstesinden gelmek için Harris Hawks Optimizasyon (HHO) algoritmasını P&G ve Aİ teknikleriyle birleştiren gelişmiş bir MGNT yaklaşımı sunmaktadır. Önerilen hibrit HHO-P&G ve HHO-Aİ algoritmaları, özellikle dinamik çevre koşulları altında Maksimum Güç Noktası Takibinin yakınsama hızını ve izleme doğruluğunu iyileştirmeyi amaçlamaktadır. HHO algoritmasının uyarlanabilir ve keşfedici v yeteneklerinden yararlanarak, sistem güç-gerilim eğrisinde daha etkili bir şekilde gezinebilir, maksimum güç noktasına (MGN) ulaşmak için gereken süreyi azaltabilir ve salınımlardan kaynaklanan güç kayıplarını en aza indirebilir. Simülasyon sonuçları, hibrit HHO-P&G ve HHO-Aİ algoritmalarının daha hızlı yakınsama, gelişmiş izleme verimliliği ve hızlı radyasyon değişikliklerine karşı daha fazla dayanıklılık açısından geleneksel P&G ve Aİ yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini ve gerçek zamanlı güneş FV uygulamaları için son derece uygun olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, Maximum Power Point Tracking (MPPT) is a crucial technique for optimizing the performance of solar photovoltaic (PV) systems, particularly under varying solar radiation conditions. Traditional MPPT algorithms, such as Perturb-and-Observe (P&O) and Incremental Conductance (INC), are commonly used due to their simplicity and ease of implementation. However, these algorithms often exhibit limitations in terms of convergence speed and stability, especially during rapid changes in solar radiation. This investigation presents an enhanced MPPT approach that combines the Harris Hawks Optimization (HHO) algorithm with P&G and INC techniques to overcome these challenges. The proposed hybrid HHO-P&G and HHO-INC algorithms aim to improve the convergence speed and tracking accuracy of Maximum Power Point Tracking, particularly under dynamic environmental conditions. By leveraging the adaptive and exploratory capabilities of the HHO vii algorithm, the system can more effectively navigate the power-voltage curve, reducing the time needed to reach the maximum power point (MPP) and minimizing power losses due to oscillations. Simulation results demonstrate that the hybrid HHO-P&G and HHO-INC algorithms outperform traditional P&G and INC methods in terms of faster convergence, enhanced tracking efficiency, and greater resilience to rapid radiation changes, making them highly suitable for real-time solar PV applications.

Benzer Tezler

  1. Güneş fotovoltaik sistemleri için bulanık mantık ve denizanası optimizasyonuna dayalı maksimum güç noktası takibi (MPPT)

    Maximum power point tracking (MPPT) based on fuzzy logic and jellyfish optimization for solar photovoltaic systems

    RAMADAN AHMED ALI AGOUB

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    EnerjiKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI

  2. The optimization of daily energy dispatch for solar photovoltaic systems using voltage balancing concept with battery storage

    Batarya depolamalı gerilim dengeleme konsepti kullanılarak güneş fotovoltaik sistemleri için günlük enerji tüketiminin optimizasyonu

    MUSTAFA LATEEF HASAN HASAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİYE SERRA ALTINOLUK

  3. Design and simulation of maximum power point tracking controller for solar photovoltaic systems by perturb and observe method

    Solar fotovoltaik sistemleri için değiştir-gözle metodu kullanarak maksimum güç noktası izleyici kontrol devresi tasarımı ve benzetimi

    KARAM SAMEER QASIM QASSAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALPARSLAN ÇAĞRI YAPICI

  4. Farklı azimut açılarındaki teras çatı fotovoltaik sistemlerinin karşılaştırmalı optimizasyonu

    Comparative optimization of terrace roof photovoltaic systems in different azimuth angles

    CÜNEYT KARANİ CÖCEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU

  5. Electric generation forecast of solar energy systems using machine learning techniques

    Güneş enerjisi sistemleri için makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak elektrik üretiminin tahmini

    NUR YAREN UCAÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AKIN İLHAN