Güneş enerjisi sistemlerinde gelişmiş mppt teknolojisi
Advanced mppt technology in solar energy systems
- Tez No: 975701
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT LÜY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Gri kurt optimizasyon algoritması, Grey wolf optimizer algorithm
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, fotovoltaik (PV) sistemlerin enerji üretim verimliliğini artırmak amacıyla, maksimum güç noktası izleme (MPPT) algoritmalarının performanslarını analiz etmektedir. Güneş enerjisi sistemlerinde klasik MPPT tekniklerinin sınırlı takip doğruluğu ve dinamik çevre koşullarına adaptasyon eksikliği, daha güçlü ve zekâ tabanlı yöntemlerin kullanımını zorunlu hale getirmiştir. Bu kapsamda, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Gri Kurt Optimizasyonu (GWO) ve Guguk Kuşu Arama (CS) algoritmaları teorik olarak modellenmiş, MATLAB/Simulink ortamında uygulamaya alınarak klasik yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Tezde, sabit çevresel koşullar (1000 W/m² ışınım, 25 °C sıcaklık) altında geliştirilen Boost tipi DC-DC dönüştürücü üzerinden MPPT algoritmaları entegre edilmiş, her bir algoritma yakınsama süresi, izleme doğruluğu, kararlı durum performansı ve çıkış gücü gibi temel metrikler açısından analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, gelişmiş metasezgisel algoritmaların klasik yöntemlere kıyasla daha hızlı, daha kararlı ve daha verimli çalıştığını ortaya koymuştur. Araştırma, PV sistemlerde gerçek zamanlı izleme doğruluğunu artıracak algoritmik yaklaşımların, sürdürülebilir enerji üretimi açısından ne derece kritik olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu çalışma gelecekte hibrit yapay zekâ algoritmalarının MPPT sistemlerine entegre edilmesine yönelik önemli bir altyapı ve kıyaslama zemini sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates advanced Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms to enhance the energy conversion efficiency of photovoltaic (PV) systems. Traditional MPPT methods, such as Perturb & Observe and Incremental Conductance, exhibit limitations in tracking accuracy and dynamic adaptability under varying environmental conditions, prompting the need for more intelligent and robust optimization approaches. In this context, metaheuristic algorithms including Particle Swarm Optimization (PSO), Grey Wolf Optimization (GWO), and Cuckoo Search (CS) were mathematically modeled and implemented in MATLAB/Simulink environment. Their performance was comparatively evaluated against conventional techniques. A Boost-type DC-DC converter was designed and integrated with the MPPT algorithms under standard test conditions (1000 W/m² irradiance, 25 °C temperature). Each algorithm was assessed based on convergence speed, tracking accuracy, steady-state behavior, and output power efficiency. The results demonstrate that advanced MPPT methods outperform traditional techniques in terms of responsiveness, global optimality, and stability. This study highlights the critical role of advanced optimization algorithms in improving the real-time performance of PV systems and sustaining reliable energy production. Moreover, it provides a methodological benchmark and simulation framework for future research on hybrid AI-based MPPT control strategies.
Benzer Tezler
- Decoupled speed regulation and enhanced power extraction in SRM: a comparative analysis of PO- and PSO- based PID tuning
SRM'de ayrık hız düzenlemesi ve geliştirilmiş güç eldesi: PO- ve PSO- tabanlı PID ayarlamasının karşılaştırmalı analizi
FAIZ BENZAIBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABBAS UĞURENVER
- Gelişmiş model kullanılan fv dizilerde meta sezgisel algoritmalar ile kısmi gölgelenme koşullarında mgnt optimizasyonunun gerçekleştirilmesi
Implementation of mgnt optimization in partial shading conditions with meta- heuristic algorithms in pv arrays using advanced model
KEZBAN KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET DEMİRTAŞ
- 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
2025
Mühendislik BilimleriKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI
- A study of deep neural network controller based power quality improvement of hybrid pv/wind systems by using smart inverter
Akıllı invertör kullanarak hibrit pv /rüzgar sistemlerinin derin sinir ağı denetleyicisi tabanlı güç kalitesi iyileştirmesi üzerine bir çalışma
ADEL SALEH AB-BELKHIR ADEL SALEH AB-BELKHIR
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. OĞUZ BAYAT
- Kapalı devre güneş enerjisi sistemlerinde kullanılabilen arafaz elemanlarının araştırılması
Investigation of usable interphase materials in a closed-loop solar energy systems
İRFAN KURTBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Makine MühendisliğiFırat ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYDIN DURMUŞ