Artıfıcıal neural network based maxımum power poınt trackıng technıque for PV systems
PV sistemleri için yapay sinir ağı tabanlı maksimum güç noktası izleme tekniği
- Tez No: 999331
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABBAS UĞURENVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları (YSA), Maksimum Güç Noktası Takibi (MPPT), Artımlı İletkenlik (INC), Levenberg-Marquardt (LM) Bayes Düzenlemesi (BR), Artificial neural networks (ANN), Maximum Power Point Tracking (MPPT), Incremental Conductance (INC), Levenberg-Marquardt (LM), Bayesian Regularization (BR)
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Farklı çevre koşullarında enerjiden en iyi şekilde yararlanabilmek için PV sistemlerinin mükemmel bir MPPT sistemine ihtiyacı vardır. Bu tezde, YSA tabanlı maksimum güç noktası takibinin sonuçları INC'nin sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır.Radyasyon sabit ve sıcaklık 25°C . olduğunda üç radyasyon koşulu kullanıldı,İkinci durum radyasyon ve sıcaklığın rastgele olduğu, üçüncü durum ise radyasyonun düzenli bir şekilde değiştiği durumdur، Her durumda, voltaj, akım ve güç okuması aldık ve ANN yönteminin sonuçları her zaman INC yönteminin sonuçlarından daha iyi performans gösterdi. Yapay sinir ağı verilerinin iki yöntem (LM, BR) kullanılarak eğitildiği ve iki yöntemin sonuçlarının karşılaştırılması ve LM'nin BR'den önemli ölçüde daha iyi olduğu kanıtlanmıştır.Bu konu tezde ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Bu tezdeki ikinci adım, enerjiyi şebekeye bağlama sürecidir. 5000 Hz frekans ve 400 volt voltaj ile Irak yerel şebekesi seçildi. Şebeke bağlantılı invertör, DC akımı şebekeye beslenebilecek AC akıma dönüştürür.Ayrıca, bu adımda güneş paneli voltajı, akımı ve gücü, şebeke voltajı ve akımı, akım THD'si, DC bara voltajı ve invertör çıkışının hesaplandığı üç radyasyon vakası da alındı.
Özet (Çeviri)
To get the most out of energy, in different environmental conditions, PV systems need an excellent MPPT system. In this thesis, the results of ANN-based maximum power pointtracking were compared with those of INC. Three radiation conditions were used, when theradiation was constant and the temperature was 25°C. The second case is when the radiation and temperature are random, the third case is when the radiation is changing in a regular way، In each case, we received a reading of voltage,current, and power, and the results of the ANN method always outperformed the results ofthe INC method. It is worth noting that the artificial neural network data was trained using two methods (LM, BR), and the results of the two methods were compared, and LM wassignificantly proven to be better than BR.This topic is explained in detail in the thesis. The second step in this thesis is the process of connecting the energy to the grid.The Iraqi local network was chosen with a frequency of 5000 Hz and a voltage of 400 volts.The grid tie inverter converts DC current into AC current that can be fed to the grid.Three radiation cases were also taken, where the solar panel voltage, current and power, the grid voltage and current, the current THD, the DC bus voltage, and the inverter output were calculated in this step.
Benzer Tezler
- Deep learning algorithm based maximum power tracking technique for PV system
Fotovoltaik sistemler için derin öğrenme algoritmasına dayalı maksimum güç noktası takip tekniği
LINA ABDULKAREEM HUSSEIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABBAS UĞURENVER
- Implementation and evaluation maximum power point tracking (MPPT) based on adaptive neuro fuzzy inference systems for photovoltaic pv system
Başlık çevirisi yok
ABDELHAKIM ABOBAKIR EL AGORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. MEHMET EMİN TACER
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF GÜRCAN ŞAHİN
- Çift katmanlı düşürücü tip DC-DC çevirici tabanlı yeni bir adaptif mppt algoritması geliştirilmesiyle enerji verimliliğinin arttırılması
Increasing energy efficiency by developing a new adaptive mppt algorithm based on a two-legged interleaved DC-DC buck converter
SİNAN SARIKAYA
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK YAVUZ
- Energy management and control of dc micro grid with renewable energy sources and dual energy storage devices for ev charging
Ev şarjı için yenilenebilir enerji kaynakları ve çift enerji depolama cihazları ile dc mikro şebeke enerji yönetimi ve kontrolü
SHIREEN ARAZ HUSSEİN AL-QARA DAGHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Okan ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN NEJAT TUNCAY