Fotovoltaik güneş paneli maksimum güç noktası takibinde kullanılan sezgisel bozkurt algoritmasını iyileştirmek için yeni bir yöntemin geliştirilmesi ve uygulanması
A new method development  to improve the heuristic gray wolf algorithm used in photovoltaic solar panel maximum power point tracking and its implementation
Yazar: HASAN GÜNDOĞDU
Danışman: DOÇ. DR. ALPASLAN DEMİRCİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Makinaları ve Güç Elektroniği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Fotovoltaik sistemlerin sürdürülebilirliği ve çevre dostu olması göz önüne alındığında, kurulum kolaylığı, maliyetlerin düşmesi ve verimlerinin artması nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Fotovoltaik sistem için analitik maksimum güç noktası izleme yöntemleri, tekdüze hava koşullarında etkin bir şekilde çalışır. Ancak kısmi gölgeleme koşullarından dolayı yerel maksimum güç noktalarına düşebilirler. Her ne kadar çok sayıda meta-sezgisel yöntem bu zorlukların üstesinden gelebilse de küresel maksimum güç noktasına yakınsama süresi açısından hala geliştirilebilirler. Bu tez, küresel maksimum güç noktalarını izlemek, çeşitli hava koşulları altında yakınsama sürecini ve verimliliği artırmak için geliştirilmiş bir gri kurt optimizasyon yöntemi önermektedir. Önerilen yöntem, düzgün ve düzgün olmayan hava koşullarından oluşan dinamik ve gerçek hava koşulları altında deneysel olarak doğrulanmıştır. Önerilen yöntem, temel gri kurt optimizasyonuna kıyasla %82 daha iyi dinamik izleme hızı ve %1,4'e kadar daha yüksek verimlilik sağlar. Günlük performans değerlendirmesine göre ise IGWO (Imrpoved Grey Wolt Optimization), temel gri kurt optimizasyonuna kıyasla çalışma süresini %76'ya kadar azaltır ve enerji hasadını %2,3'e kadar artırır. Elde edilen sonuçlar, yöntemin kısmi gölgeleme koşullarında izleme süresi ve doğruluk açısından üstünlüğünü doğrulamaktadır.

Abstract:
Considering photovoltaic systems' sustainability and environmental friendliness, they have been widely used due to ease of installation as their cost reduces and their efficiency is improved. Analytical maximum power point tracking methods for photovoltaic system work effectively under uniform weather conditions. However, they may fall into local maximum power points due to partial shading conditions. Although numerous meta-heuristic methods can overcome these challenges, they can still be improved regarding the convergence time to the global maximum power point. This thesis suggests an improved grey wolf optimization method to track global maximum power points, enhancing the convergence process and efficiency under various weather conditions. The proposed method has been verified experimentally under dynamic and real weather conditions, consisting of uniform and non-uniform weather conditions. The method provides better dynamic tracking speed up to 82% and efficiency up to 1.4% compared to the basic grey wolf optimization. According to the daily performance evaluation, the IGWO reduces the runtime by up to 76% and improves energy harvesting up to 2.3% compared to basic grey wolf optimization. The obtained results validate the superiority of the method compared under partial shading conditions in terms of tracking time and accuracy.