Güneş paneli ile maksimum güç noktası izleyici algoritmaları kullanılarak akü şarjının gerçekleştirilmesi
Realization of battery charging using maximum power point tracking algorithms with solar panel
Yazar: UFUK BADAK
Danışman: PROF. DR. ALİ BEKİR YILDIZ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dünyada ve ülkemizde her geçen gün günlük yaşantımızda elektrik enerjisinin kullanımı artmaktadır. Elektrik enerjisi üretilirken kullanılan fosil yakıtların çevreye olumsuz etkileri vardır. Fosil yakıtların azalması ve küresel ısınma problemleri nedeniyle yenilenebilir enerji kaynakları en çok tercih edilen kaynaklardandır. Güneş enerjisi sınırsız ve temiz olması nedeniyle en önemli yenilenebilir enerji kaynaklarındandır. Güneş enerjisinden elektrik enerjisi fotovoltaik (FV) etki ile üretilir. Günümüzde kullanılan fotovoltaik panellerin verimlilikleri düşüktür. Fotovoltaik panellerin ürettiği güç ışınıma, gölgelenmelere ve hava şartlarına bağlı olarak değişmektedir. Değişen her ışınım seviyesinde Maksimum Güç Noktası da (MGN) değişmektedir. Fotovoltaik panelleri daima maksimum güç noktasında tutmak ve verimi artırmak için Maksimum Güç Noktası İzleyicisi (MGNİ) algoritmaları güç elektroniği devreleri ile verimi yükseltmek için kullanılmaktadır. 
Güneş enerjisi her ne kadar sınırsız bir kaynak olsa da gece faktörü ve hava şartları güneş enerjisinden elektrik üretimini engelleyen durumlardır. Bu durumlarda elektrik enerjisinin kullanıma devam etmek için güneş enerjisinin depolanması gerekmektedir. Günümüzde bu depolama işlemi lityum-iyon bataryalar, kurşun asit aküler tarafından sağlanmaktadır.
Bu çalışmada Değiştir ve Gözlemle algoritması ile Empedans Uyumlaştırma algoritması kullanılarak akü şarj sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan sistemin kullanılan algoritmalar doğrultusunda verim, şarj edinim ve hata oranı parametreleri açısından karşılaştırılması yapılmıştır.
Tasarlanan sistem ilk olarak MATLAB/Simulink ortamında modellenmiştir. Modelden elde edilen veriler doğrultusunda Değiştir ve Gözlemle algoritması %98.24 verimle kurşun asit aküyü şarj ederken Empedans Uyumlaştırma algoritması %95.39 verimle kurşun asit aküyü şarj etmektedir. 
Tasarımın gerçeklenmesi aşamasında gerekli olan elektrik enerjisi 25W güce sahip fotovoltaik panel tarafından sağlanmıştır. Enerjinin depolanması için 12V 9Ah/10 kurşun asit akü kullanılmıştır. Güneş enerjisinin yetersiz olduğu durumlarda kullanılmak üzere kurşun asit akü şarj edilmiştir. Tasarlanan sistemin sağlıklı şekilde çalışabilmesi için ilk olarak fotovoltaik panel ve akü gerilimleri ölçülmüştür. Şarj işleminin gerçeklenmesi için düşürücü DA-DA dönüştürücü devresi tasarlanmıştır. Düşürücü dönüştürücüde anahtarlama elemanının kontrol edilmesi için gerekli olan darbe genişlik modülasyonu (DGM) sinyali 50kHz frekansta Arduino Nano mikrodenetleyicisinin MGNİ algoritmalarını kullanması ile üretilmiştir. Mikrodenetleyiciden elde edilen DGM sinyalini MOSFET'leri sürebilmesi için MOSFET sürücü kullanılmıştır. Normal güneşlenme koşullarında fotovoltaik panel ortalama 20V gerilim üretmiştir. Üretilen bu gerilim ile kurşun asit akü 14.5V değerine kadar şarj edilmiştir. 
Değiştir ve Gözlemle algoritması kullanıldığında gerçeklenen uygulamanın verimi hava koşullarına göre %96.51-%98.01 aralığında değişirken, Empedans Uyumlaştırma algoritmasının verimi hava koşullarına göre %93.9-%94.67 aralığında değiştiği gözlemlenmiştir. Test esnasında akü 9V değerine kadar boşaltılıp 14.5V değerine kadar şarj edilmiştir. Bu durumda Değiştir ve Gözlemle algoritması aküyü 3 saat 14 dakika da şarj ederken, Empedans Uyumlaştırma algoritması aküyü 3 saat 23 dakika da şarj etmiştir. Şarj işlemi ortam sıcaklığının çok değişmediği, kısmi gölgelenmelerin yapay olarak belirlendiği, ışınımın zamana bağlı olarak değiştiği şartlarda gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
The use of electrical energy in our daily lives is increasing day by day in the world and in our country. Fossil fuels used to produce electrical energy have negative effects on the environment. Renewable energy sources are the most preferred sources due to the decrease in fossil fuels and global warming problems. Solar energy is one of the most important renewable energy sources because it is unlimited and clean. Electrical energy from solar energy is produced by the Photovoltaic (PV) effect. The efficiency of photovoltaic panels used today is low. The power produced by photovoltaic panels varies depending on radiation, shading and weather conditions. The maximum power point (MPP) also changes with each changing radiation level. In order to always keep photovoltaic panels at their maximum power point and increase efficiency, Maximum Power Point Tracker (MPPT) algorithms are used with power electronic circuits to increase efficiency.
Although solar energy is an unlimited resource, the night factor and weather conditions prevent the production of electricity from solar energy. In these cases, solar energy must be stored to continue using electrical energy. Today, this storage process is provided by lithium-ion batteries and lead acid batteries.
In this study, a battery charge controller was designed using the Switch and Observe algorithm and the Impedance Matching algorithm. The designed system was compared in terms of efficiency, charge acquisition and error rate parameters in line with the algorithms used.
The designed system was first modeled in the MATLAB/Simulink environment. In line with the data obtained from the model, the Switch and Observe algorithm charges the lead acid battery with 98.24% efficiency, while the impedance matching algorithm charges the lead acid battery with 95.39% efficiency.
The electrical energy required for the implementation of the design was provided by a photovoltaic panel with a power of 25W. A 12V 9Ah/10 lead acid battery was used to store energy. The lead acid battery is charged for use in cases where solar energy is insufficient. In order for the designed system to operate properly, photovoltaic panel and battery voltages were first measured. A step-down DC-DC converter circuit is designed to perform the charging process. The PWM signal required to control the switching element in the step-down converter was produced by using MPPT algorithms of the Arduino Nano microcontroller at a frequency of 50kHz. A MOSFET driver was used to drive the PWM signal obtained from the microcontroller. Under normal sunlight conditions, the photovoltaic panel produced an average voltage of 20V. With this generated voltage, the lead acid battery was charged up to 14.5V.
When the Change and Observe algorithm is used, the efficiency of the implemented application varies between 96.51% and 98.01% depending on the weather conditions, while the efficiency of the Impedance Matching algorithm varies between 93.9% and 94.67% depending on the weather conditions. During the test, the battery was discharged to 9V and charged to 14.5V. In this case, the Switch and Observe algorithm charged the battery in 3 hours and 14 minutes, while the Impedance Matching algorithm charged the battery in 3 hours and 23 minutes. The charging process was carried out under conditions where the ambient temperature did not change much, partial shadowing was artificially determined, and the radiation changed depending on time.