Fotovoltaik enerji sistemlerinde karmaşık kısmi gölgeleme şartları altında PSO algoritmasıyla maksimum güç noktası takibi
Maximum power point tracking with PSO algorithm under complex partial shading conditions in photovoltaic energy systems
Yazar: AYŞENUR ÖZDEMİR
Danışman: DOÇ. DR. NİHAT PAMUK
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Enerji = Energy ; Fotovoltaik enerji = Photovoltaic energy ; Maksimum güç noktası = Maximum power point ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Klasik algoritmalar ile maksimum güç noktası takibi (MGNT) yapılırken, tek tip ışınım ve sıcaklık şartları altında oldukça verimli bir performans göstermektedirler. Ancak kısmi veya karmaşık kısmi gölgeleme şartları oluştuğunda, klasik algoritmalar global maksimum güç noktasını (GMGN) yakalayamazlar. Yerel maksimum güç noktalarından (YMGN) birine takılıp kalırlar. Bu durum ise güç kaybı ile sonuçlanır. Buna karşılık doğadan ilham alınarak geliştirilen akıllı algoritmalar GMGN'nin yakalanmasında daha başarılı bir performans göstermektedirler. Bu tez çalışmasında MATLAB/SIMULINK ortamında bir sistem oluşturulmuştur. Oluşturulan sistem altı adet seri bağlı FV panel, DA-DA yükselten dönüştürücü ve yükten meydana gelmektedir. Bu sistem kullanılarak, altı farklı düzgün ve karmaşık kısmi gölgeleme durumları için MGNT işlemi gerçekleştirilmiştir. MGNT yöntemi olarak parçacık sürü optimizasyonu (PSO) kullanılmıştır. Önerilen modelin üstünlüğünü göstermek için yapılan tez çalışması ve literatürde PSO ile ilgili yapılmış olan çalışmalar yakınsama hızı, yakınsama yeteneği, salınım ve verim kriterleri açısından karşılaştırılmıştır. Yapılan tez çalışmasında PSO algoritması, tüm düzgün ve karmaşık kısmi gölgeleme durumları için yüksek yakınsama yeteneği ve verim ile global MGNT işlemini başarıyla gerçekleştirmiştir. PSO'nun, GMGN'yi izlerken salınım yapmadığı tespit edilmiştir. Bu durum güç kayıplarını azaltmış dolayısı ile verimi artırmıştır. PSO'nun, GMGN'ye ortalama yakınsama hızı 0,90 saniye olarak elde edilmiştir. Bu değerin, literatürde PSO ile ilgili yapılan çalışmalarda elde edilen değerlerden daha iyi sonuçlar verdiği gösterilmiştir. PSO'nun ortalama verimliliği % 99,50 olarak elde edilmiştir. Bu değer önerilen model ve PSO'nun karmaşık kısmi gölgeleme şartları altında oldukça verimli çalıştığını göstermiştir. Ayrıca PSO'nun etkinliği göstermek için, geleneksel takip yöntemleri arasında sıklıkla kullanılan D&G ve Aİ algoritmaları da modellenen sisteme eklenmiş ve aynı altı durumda bu algoritmalar içinde sırayla çalıştırılmıştır. PSO, D&G ve Aİ algoritmaları için elde edilen değerler üretilen güç ve verim açısından karşılaştırılmıştır. D&G ve Aİ algoritmalarının düzgün ışınım durumu altında yüksek takip hızı ve verim ile GMGN'yi başarıyla takip ettiği tespit edilmiştir. Ancak diğer beş karmaşık kısmi gölgeleme durumu altında GMGN'yi takip etmede başarısız olduğu belirlenmiştir. PSO'nun ise diğer algoritmalara göre tüm  durumlarda GMGN'yi başarılı bir şekilde takip ettiği görülmüştür. Tüm bu değerlendirmeler, karmaşık kısmi gölgeleme koşulları altında PSO'nun oldukça hızlı, takip doğruluğu yüksek, verimli ve kararlı bir MGNT yöntemi olduğunu göstermiştir.

Abstract:
While performing maximum power point tracking (MPPT) with classical algorithms, they show a very efficient performance under uniform irradiation and temperature conditions. However, when partial or complex partial shading conditions occur, classical algorithms cannot capture the global maximum power point (GMPP). They plug into one of the local maximum power points (LMPP). This too results in power loss. On the other hand, intelligent algorithms developed by being inspired by nature perform more successfully in catching GMPP. In this thesis, a system has been created in the MATLAB/SIMULINK environment. The created system consists of six series-connected PV panels, DC-DC boost converter and load. Using this system, MPPT processing was performed for six different smooth and complex partial shading cases. Particle swarm optimization (PSO) has been used as the MPPT method.
The thesis study to show the superiority of the proposed model and the studies on PSO in the literature were compared in terms of convergence rate, convergence ability, oscillation and efficiency criteria.  In the thesis study, the PSO algorithm successfully performed the global   
MPPT operation with high convergence ability and efficiency for all smooth and complex partial shading conditions. It has been seen that the PSO did not oscillate while watching the GMPP. This situation has reduced power losses and thus increased efficiency. The average convergence speed of PSO to GMPP was obtained as 0,90 seconds. It has been observed that this value is better than the values obtained in the studies on PSO in the literature. The average efficiency of PSO was obtained as 99,50 %. This value showed that the proposed model and PSO work quite efficiently under complex partial shading conditions. In addition, to show the effectiveness of PSO, P&O and IC algorithms, which are frequently used among traditional tracking methods, were added to the modeled system and run sequentially in the same six cases. The values obtained for PSO, P&O and IC algorithms were compared in terms of produced power and efficiency. It has been seen that P&O and IC algorithms successfully follow GMPP with high tracking speed and efficiency under smooth irradiation condition. However, it has been seen to be unsuccessful in follow the GMPP under the other five complex partial shading conditions. It has been observed that PSO successfully followed GMPP in all cases compared to other algorithms. All these evaluations showed that under complex partial shading conditions, PSO is a very fast, high tracking accuracy, efficient and stable MPPT method.