Parçacık sürü optimizasyonu yöntemine dayalı maksimum güç noktası izleme algoritmasının incelenmesi
Investigation of the maximum power point tracking algorithm based on particle swarm optimization method
Yazar: RAFA OTHMAN HUSSEIN ELSHARA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN  GÜLTEPE
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Güneş enerjisi = Solar energy

Özet:
Bu tezde, güneş enerjisi sistemlerinde parçacık sürü optimizasyon yöntemini kullanarak, maksimum güç noktası takip algoritmasını belirleme problemi ele alınmıştır. Tipik olarak, güneş enerjisi hücrelerinin nitelikleri kurulumdan önce üretici tarafından deneysel veriler kullanılarak belirtilmiştir. Ölçüm veya tespit açısından ilgi çekici birkaç güneş enerjisi dejenerasyon mekanizması vardır. Bu nedenle güneş enerjisi parametrelerinin zaman içinde periyodik olarak aktif bir biçimde ölçülmesi fayda sağlayacaktır. Tipik bir güneş enerjisi sisteminin eşdeğer modeli için, maksimum güç noktası takip algoritmasını iyileştirmek amacıyla parçacık sürü optimizasyon yöntemine dayalı akıllı bir yöntemden geliştirilen bir metodoloji önerilmiştir. Bu metodolojiyi kapsayan yöntem, güneş enerjisi sisteminin periyodik olarak güncellenmesine izin verir ki bu güncelleme, sistemde azami güç çıkışını bulmak amacıyla kullanılabilir. Sonuç olarak, PV güç dönüşüm verimliliği için ışınlama değeri 1000 Watt/m2 olduğu yerde 1400 Watt/m2 elde edilmiştir. Böylelikle PV güç dönüşüm verimliliği için ışınlama değerinde %40'lık bir artış sağlanmıştır. Önerilen yöntemin ve MPPT yönteminin doğruluğu %95,45'dir. Bu doğruluk, Maksimum Güç, modül başına hücre ve Açık devre voltajı (Volt) için sırasıyla 244,62 (Watt), 60 (Ncell) ve 37,2 (Volt) olarak elde edilir.

Abstract:
In this thesis, the problem of determining the maximum power point tracking algorithm using the particle swarm optimization method in solar energy systems is discussed. Typically, the characteristics of solar cells are specified by the manufacturer using experimental data before installation. There are several solar degeneration mechanisms that are interesting for measurement or detection. For this reason, it will be beneficial to actively measure solar energy parameters periodically over time. For the equivalent model of a typical solar energy system, a methodology developed from a smart method based on particle swarm optimization method is proposed to improve the maximum power point tracking algorithm. The method incorporating this methodology allows the solar system to be updated periodically, which can be used to find the maximum power output in the system. As a result, 1400 Watt / m2 was obtained where the irradiation value for PV power conversion efficiency was 1000 Watt / m2. Thus, an increase of 40% has been achieved in the irradiation value for PV power conversion efficiency. The accuracy of the proposed method and MPPT method is 95.45%. This accuracy is obtained as 244.62 (Watt), 60 (Ncell) and 37.2 (Volt) for Maximum Power, cell per module, and Open circuit voltage (Volt), respectively.