Coati optimizasyon algoritması kullanılarak pv güneş hücreleri ve modülleri parametre tahmini
Parameter estimation of pv solar cells and modules using coati optimization algorithm
- Tez No: 952755
- Danışmanlar: PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Güneş enerjisi, fosil yakıtlara sürdürülebilir bir alternatif olarak öne çıkarken, fotovoltaik (PV) sistemler bu enerjiden elektrik üretiminde kilit bir rol oynamaktadır. PV modül performansının optimize edilmesi ise doğru parametre tahminini gerektirir. Bu çalışmada, PV modül parametrelerinin doğruluğunu artırmak ve enerji verimliliğini yükseltmek amacıyla Coati Optimizasyon Algoritması'na (COA) dayalı, karşıtlık temelli öğrenme ve kaos teorisini içeren gelişmiş bir optimizasyon yaklaşımı önerilmektedir. Yöntem, SDM, DDM ve genel PV modülleri üzerinde test edilmiş; JSO, HHO, WOA ve GWO gibi mevcut algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, COA tabanlı yaklaşımın hata oranlarını azaltarak, parametre ayarlarını iyileştirerek ve hesaplama verimliliğini artırarak üstün performans sergilediğini göstermektedir. Friedman testi de, COA'nın temel versiyonuna göre SDM, DDM ve PV modüllerinde sırasıyla %8,1; %10,79 ve %9,6 oranında iyileşme sağladığını ortaya koymuştur. Bulgular, önerilen yöntemin PV teknolojisinin gelişimine ve sürdürülebilir enerji kullanımına anlamlı katkılar sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Solar energy has emerged as a sustainable alternative to fossil fuels, with photovoltaic (PV) systems playing a crucial role in converting sunlight into electricity. Optimizing the performance of PV modules requires accurate parameter estimation. This study proposes an advanced optimization approach based on the Coati Optimization Algorithm (COA), incorporating opposition-based learning and chaos theory to enhance parameter estimation accuracy and overall energy efficiency. The proposed method was tested on three PV models: SDM, DDM, and a general PV module, and compared against existing algorithms such as JSO, HHO, WOA, and GWO. The results demonstrate that the COA-based approach significantly improves performance by reducing error rates, enhancing parameter tuning, and increasing computational efficiency. Furthermore, the Friedman test revealed improvements over the basic COA in SDM, DDM, and PV modules by 8.1%, 10.79%, and 9.6%, respectively. These findings indicate that the proposed method offers meaningful contributions to the advancement of PV technology and the promotion of sustainable energy utilization.
Benzer Tezler
- Net sıfır enerjili binaların Türkiye iklim koşullarında uygulanabilirliğinin araştırılması
Investigation of applicability of net zero energy buildings under the climate conditions of Türkiye
UĞUR ACAR
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER KAŞKA
- Siting and sizing of renewable energy supported electric vehicle charging stations along highways with a novel interoperable smart energy management system
Yenilenebilir enerji destekli elektrikli araç şarj istasyonlarının otoyollar boyunca konumlandırılması ve boyutlandırılmasına yönelik yeni birlikte çalışabilir akıllı enerji yönetim sistemi
ÖMER GÖNÜL
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Evolutionary optimization methodology for resonant converter design considering photovoltaic systems
Rezonans dönüştürücü tasarımı için fotovoltaik sistemler dikkate alınarak evrimsel optimizasyon metodolojisi
MOHAMMED SAMI MOHAMMED MOHAMMED
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ REVNA ACAR VURAL
- Eğrisel formdaki çatıların kurt kolonisi algoritması kullanılarak optimum boyutlandırılması
Optimum desing of roofs with curvilinear form using wolf colony algorithm
CANİP ÖZYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN DOĞAN
- Experimental and mathematical modeling studies on thermoplastic composites filled with organic and inorganic residues
Organik ve inorganik atık katkılı termoplastik kompozitler üzerine deneysel ve matematiksel modelleme araştırmaları
NİLAY KÜÇÜKDOĞAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2020
Metalurji Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜCAHİT SÜTÇÜ
PROF. DR. KUTLAY SEVER