Bitki tabanlı optimizasyon algoritmaları ile fotovoltaik modellerin parametre tahmini
Parameter estimation of photovoltaic models with plant-based optimization algorithms
Yazar: AYŞE BEŞKİRLİ
Danışman: PROF. DR. İDİRİS DAĞ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Fotovoltaik = Photovoltaic ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Optimizasyon = Optimization ; Parametre tahmini = Parameter estimation

Özet:
Çözümü zor veya karmaşık olan optimizasyon problemlerinin çözümü için doğadan ilham alınarak tasarlanan birçok meta-sezgisel algoritma bulunmaktadır. Bu çalışmada, son zamanlarda önerilen bitki tabanlı meta-sezgisel algoritmalardan olan etçil bitki algoritması (CPA) ve ağaç tohum algoritması (TSA) üzerine odaklanılmıştır. TSA, ağaçlar ve tohumlar arasındaki bağlantıdan esinlenilerek tasarlanmış etkili bir algoritma yapısına sahiptir. Aynı zamanda TSA'da kontrol parametresine bağlı olarak iki farklı çözüm üretme mekanizmasının kullanılması keşif ve sömürü yeteneklerinin dengelenmesini hedeflemektedir. Ancak algoritmanın yapısı genel olarak incelendiğinde popülasyon çeşitliliğinin kaybolması, yerel minimumlara takılması gibi bazı dezavantajların olduğu görülmektedir. Bu durumlara çözüm üretmek amacıyla TSA'ya çoklu strateji adı altında üç farklı yaklaşım eklenmiştir. Bu yaklaşımlar ile iyileştirilen algoritma çoklu strateji tabanlı ağaç tohum algoritması (MS-TSA) olarak adlandırılmıştır. CPA'da ise yerel minimumlara takılma eğiliminin en aza indirilebilmesi ve çözüm kalitesinin iyileştirilebilmesi için CPA'ya öğretme faktörü stratejisi eklenmiştir. Bu strateji ile iyileştirilen algoritmaya I-CPA adı verilmiştir. Önerilen her iki yöntemin performansı ilk olarak CEC2017 fonksiyonlarında test edilmiştir. Daha sonra fotovoltaik (FV) modüllerin girdi verileri kullanılarak tek diyot, çift diyot ve fotovoltaik modül modellerine ait parametre değerleri hem I-CPA yöntemi hem de MS-TSA yöntemi ile belirlenmiştir. Her iki yöntem ile elde edilen sonuçlar bazı klasik ve modern meta-sezgisel algoritmaların sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Ayrıca deneysel sonuçlara göre elde edilen yakınsama eğrileri, kutu grafikleri, akım (I) – gerilim (V) ve güç (P) – gerilim (V) karakteristik eğrileri ile önerilen yöntemlerin performansları analiz edilmiştir. Elde edilen tüm sonuçlar ve analizler, önerilen her iki yöntemin de karşılaştırılan algoritmalardan daha başarılı ve etkili olduğunu göstermiştir.

Abstract:
There are many meta-heuristic algorithms inspired by nature for solving difficult or complex optimization problems. In this study, the carnivorous plant algorithm (CPA) and tree seed algorithm (TSA), which are recently proposed plant-based meta-heuristic algorithms, are focused on. TSA has an efficient algorithm structure inspired by the connection between trees and seeds. At the same time, the use of two different solution generation mechanisms depending on the control parameter in TSA aims to balance the exploration and exploitation capabilities. However, when the structure of the algorithm is examined in general, it is seen that there are some tendencies such as loss of population diversity and getting stuck in local minima. In order to find solutions to these situations, three different approaches were added to TSA under the name of multi-strategies. The algorithm improved with these approaches is named as the multi strategy-based tree seed algorithm (MS-TSA). In CPA, a teaching factor strategy was added to CPA to minimize the tendency to get stuck in local minima and to improve the solution quality. The algorithm improved with this strategy is called I-CPA. The performance of both proposed methods is first tested on CEC2017 functions. Then, using the input data of photovoltaic (PV) modules, the parameter values of single diode, double diode and photovoltaic module models are identified by both I-CPA and MS-TSA methods. The results obtained with both methods are compared with the results of some classical and modern meta-heuristic algorithms. In addition, the performances of the proposed methods were analyzed with the convergence curve, box plots, current (I) – voltage (V) and power (P) – voltage (V) characteristic curves obtained according to the experimental results. All the results and analyses have shown that both proposed methods are more successful and effective than the compared algorithms.