Fotovoltaik sistemlerde yeniden düzenleşim için sezgisel yöntemlerin uygulanması
Implementation of heuristic methods for reconfiguration of photovoltaic system
Yazar: BURÇİN ÖZKAYA
Danışman: DOÇ. DR. OKAN BİNGÖL
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Günümüzde insanlar enerji ihtiyaçlarını fosil yakıtlardan karşılamaktadır. Nüfusun artmasıyla birlikte enerji ihtiyacı artarken, fosil yakıtlar ise gün geçtikçe tükenmekte ve çevreye vermiş oldukları zarar da artmaktadır. Bu durum, yenilenebilir enerji kaynaklarına, özellikle de güneş enerjisi ya da fotovoltaik enerjinin kullanımına olan talebi gün geçtikçe arttırmaktadır. Güneş enerjisinden elektrik, fotovoltaik hücreler kullanılarak elde edilmektedir. Ayrıca, enerji ihtiyacına göre fotovoltaik hücreler modül ve modüllerin birleşmesiyle de dizi olarak bağlanabilirler. Fotovoltaik sistemlerden elde edilen verim, dizi üzerinde meydana gelen tam ya da kısmi gölgelenme durumunda azalmaktadır. Bu durumda, fotovoltaik diziden maksimum güç elde etmek için yeniden düzenleşim yöntemi kullanılmaktadır. Yeniden düzenleşim, fotovoltaik dizi üzerinde meydana gelen gölgelenme durumlarında dizinin bağlantı yapısını değiştirerek sistemden elde edilen güç değerini arttırmak için kullanılan bir yöntemdir. 
Yapılan tez çalışmasında, bir fotovoltaik diziden gölgelenme durumlarında maksimum güç elde etmek için genetik algoritma ve ikili parçacık sürü optimizasyon algoritması tabanlı yeniden düzenleşim sistemi kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan yeniden düzenleşim sistemi, adaptif bölüm, sabit bölüm ve anahtarlama matris devresinden oluşmaktadır.  Ayrıca, sistemde fotovoltaik diziden maksimum güç elde edilmesini sağlayan en uygun anahtar düzenini bulup, bu bağlantı düzenini anahtarlama matris devresine ileten bir kontrol birimi bulunmaktadır. Çalışmada, kontrol birimine gönderilecek en iyi anahtar düzenini bulmak için genetik algoritma ve ikili parçacık sürü optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Kullanılan algoritmalar için giriş parametresi, fotovoltaik dizinin adaptif bölümünden ve sabit alt bölümlerinden elde edilen kısa devre akım değerleridir. 
Çalışmada, (4x4) boyutunda bir fotovoltaik dizi kullanılmış olup, yeniden düzenleşim sistemi her iki algoritma için rastgele oluşturulmuş olan 10 farklı gölgelenme senaryosu için MATLAB/Simulink ortamında test edilmiştir. Her bir gölgelenme senaryosu için yeniden düzenleşim öncesi ve sonrası fotovoltaik diziden elde edilen güç değerleri karşılaştırılmış olup, yeniden düzenleşim sonrasında bütün gölgelenme senaryoları için fotovoltaik diziden elde edilen güç değerinde artış olmuştur. Çalışmada, genetik algoritma ve ikili parçacık sürü optimizasyon algoritmasının performansları en uygun anahtar düzenini bulmak için geçen ortalama süre açısından karşılaştırılmış olup, bütün gölgelenme senaryoları için ikili parçacık sürü optimizasyon algoritmasının genetik algoritmaya göre daha hızlı en uygun anahtar düzenini elde ettiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Nowadays, human population are met their energy needs by fossil fuels. While energy demand is increasing with the increasing of human population, fossil fuel is getting depleted and its damage to the environment is increasing day by day. For this reason, the demand for renewable energy sources, especially the use of solar or photovoltaic energy, is increasing day by day. Electricity from solar energy is obtained using photovoltaic cells. Depending on the energy demand, photovoltaic cells can be connected as a module or modules can be connected as an array. However, the efficiency of photovoltaic system decreases under the partial or full shading condition. In this case, the reconfiguration method can be used to obtain maximum power under shading conditions. Reconfiguration is a method used to increase the power value obtained from the PV system by changing the configuration of the array. 
In the thesis study, genetic algorithm and binary particle swarm optimization based reconfiguration system were used to obtain maximum power from photovoltaic array under shading conditions. The reconfiguration system consists of an adaptive part, a fixed part, and a switching matrix circuit. In addition to these, there is a control unit used for finding the best optimal switch configuration in order to obtain maximum power under shading conditions and also, this unit transmitted the best switch configuration to the switching matrix circuit. In the study, genetic algorithm and binary particle swarm optimization algorithm were used to find the best switch configuration. The input parameters of the algorithms were the short circuit currents obtained from the adaptive part and fixed part.
In the study, a (4x4) photovoltaic array was used and the reconfiguration system was tested in MATLAB/Simulink under 10 randomly generated shading scenarios using both algorithms. For each shading scenario, the power values obtained from the photovoltaic array before and after the reconfiguration were compared. According to the results, the power obtained from the photovoltaic array has increased for all shading scenarios after reconfiguration. The performance of the genetic algorithm and binary particle swarm optimization algorithm were compared in terms of the average simulation time according to obtain the best switch configuration for photovoltaic array. As a result, the binary particle swarm optimization algorithm get the best configuration faster than genetic algorithm under all shading scenarios.