Flyback dönüştürücü tabanlı fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası izleme için akıllı dalga algoritması
Intelligent wave algorithm for maximum power point tracking in flyback converter-based photovoltaic systems
- Tez No: 981701
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKSU GÖREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Fotovoltaik enerji, Güneş enerjisi, Güç çeviriciler, Photovoltaic energy, Solar energy, Power converters
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yenilenebilir enerji kaynaklarına artan talep, fotovoltaik (PV) sistemleri sürdürülebilir enerji üretiminin vazgeçilmez bir bileşeni hâline getirmiştir. Ancak PV sistemlerinin verimliliği, ışınım ve sıcaklıktaki değişimlerden önemli ölçüde etkilenmekte olup, bu durum Maksimum Güç Noktası İzleme (MGNİ/MPPT) yöntemini kritik bir kontrol stratejisi hâline getirmektedir. Bu tez çalışmasında, Perturb and Observe (P&O) ve Incremental Conductance (InC) gibi klasik yöntemlerin yanı sıra, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Harris Hawks Optimizasyonu (HHO) gibi meta-sezgisel optimizasyon teknikleri de dâhil olmak üzere çeşitli MGNİ algoritmaları araştırılmış ve karşılaştırılmıştır. Bu yaklaşımlar temel alınarak, Akıllı Dalga Algoritması (Intelligent Wave Algorithm – IWA) adlı yeni bir yöntem önerilmiş ve literatürde ilk kez flyback dönüştürücü tabanlı PV sistemlerde MGNİ'ye uygulanmıştır. Tüm algoritmalar MATLAB/Simulink ortamında aynı çalışma koşulları altında modellenmiş ve benzetimi yapılmıştır. Yerleşme süresi, kararlı hâl kararlılığı ve güç elde etme gibi performans ölçütleri analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, P&O ve InC yöntemlerinin basit ve yaygın kullanıma sahip olmasına rağmen salınımlar ve düşük verim sorunları yaşadığını göstermiştir. PSO ve HHO ise yakınsama hızını ve dayanıklılığı artırarak daha az salınımla daha yüksek kararlı hâl gücü elde etmiştir. Önerilen IWA algoritması ise tüm senaryolarda üstün performans göstermiş, en hızlı yakınsamayı (0,007–0,015 s), en yüksek güç çıkışını (46–47 W) ve ihmal edilebilir düzeyde aşım veya salınım ile elde etmiştir. Bu bulgular, IWA'nın gerçek zamanlı MGNİ uygulamaları için son derece etkili ve hesaplama açısından verimli bir çözüm sunduğunu doğrulamaktadır. Bu katkı, yenilenebilir enerji optimizasyonu alanında özgün bir ilerleme niteliği taşımakta olup, hem laboratuvar hem de endüstriyel ortamlarda PV sistem performansının artırılmasına yönelik umut vadeden bir yol sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The growing demand for renewable energy sources has made photovoltaic (PV) systems an essential component of sustainable energy production. However, the efficiency of PV systems is significantly affected by variations in irradiance and temperature, making Maximum Power Point Tracking (MPPT) a crucial control strategy. This thesis investigates and compares several MPPT algorithms, including classical methods such as Perturb and Observe (P&O) and Incremental Conductance (InC), as well as metaheuristic optimization techniques such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Harris Hawks Optimization (HHO). Building on these approaches, a novel algorithm, the Intelligent Wave Algorithm (IWA), is proposed and applied for the first time in the literature to MPPT in flyback converter-based PV systems. All algorithms were modeled and simulated under identical operating conditions in MATLAB/Simulink. Performance metrics, including settling time, steady-state stability and power extraction, were analyzed. The results show that while P&O and InC are simple and widely used, they suffer from oscillations and reduced efficiency. PSO and HHO improved convergence speed and robustness, achieving higher steady-state power with fewer oscillations. The proposed IWA algorithm, however, demonstrated superior performance across all scenarios, achieving the fastest convergence (0.007–0.015 s), the highest power output (46–47 W) with negligible overshoot or oscillations. The findings confirm that IWA provides a highly effective and computationally efficient solution for real-time MPPT applications. This contribution represents a novel advancement in the field of renewable energy optimization and offers a promising pathway for enhancing PV system performance in both laboratory and industrial environments.
Benzer Tezler
- Fotovoltaik uygulamalar için sarmaşık yapılı flyback dönüştürücü tabanlı bir evirici tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of an interleaved flyback inverter for photovoltaic applications
BİLGEHAN KIRIMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜNYAMİN TAMYÜREK
- Design and implementation of a 200W microinverter for grid connected energy conversion system
Şebekeye bağlanabilen fotovoltaik enerji dönüşüm sistemi için 200W mikroevirici tasarımı ve üretimi
SEMİH KAVURUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MASUM HAVA
- Flyback dönüştürücü tabanlı led sürücü devresinin tasarımı ve kontrolü
Design and control of led driver circuit with flyback converter
HATİCE NUR YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSAGUN KÜRŞAT YAYLACI
- GaNFET based two switch flyback converter design for commercial satellite applications
Ticari uydu uygulamaları için GaNFET tabanlı iki anahtarlı flyback dönüştürücü tasarımı
ÜLKÜ MİRAY GÜNDOĞDU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT DAĞ
- Kısmi rezonanslı geri dönüşlü çevirici tasarımı ve uygulaması
Design and application of quasi-resonant flyback converter
SEVİM SELİN HAZNEDAROĞLU ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM AKBOY