Güneş enerjisi sistemleri için optimizasyon algoritması tabanlı maksimum güç noktası takip sistemi tasarımı
Optimization algorithm based maximum power point tracking system design for solar energy system
Yazar: IBRAHIMA DIALLO
Danışman: DOÇ. DR. SERHAT DUMAN
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Güneş enerjisi sistemleri = Solar energy systems ; Maksimum güç noktası = Maximum power point ; Optimizasyon = Optimization ; Yenilenebilir enerji kaynakları = Renewable energy resources

Özet:
2000 yılların başından itibaren teknolojideki hızlı gelişmeler ve dünya nüfusundaki artışın %30 oranına yaklaşması enerji talebine olan gereksinimi günden güne arttırmaktadır. Enerji talebindeki artış ve fosil yakıtlı enerji üretim santrallerindeki yakıt rezervlerinin kısıtlı olması araştırmacıları sürdürülebilir veya yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımına odaklandırmıştır. Günümüzde, rüzgar, güneş ve hidroelektrik enerji kaynakları en çok kullanılan yenilebilir enerji kaynaklarındandır. Güneş enerji sistemleri farklı atmosferik koşullar altında çalışma karakteristikleri değişen enerji kaynağı olarak tanımlanmaktadır. Değişen çalışma koşullarında daha yüksek verim elde edebilmek için bu sistemlerin maksimum güç noktalarında çalıştırılmaları gerekmektedir. Güneş enerji sistemlerinin maksimum güç noktasında çalıştırılması için hem klasik hem de yapay zekaya dayalı algoritmalar kullanılmaktadır. Teknolojideki gelişmeler yapay zekaya dayalı algoritmaların bu sistemlerde kullanımını giderek kolaylaştırmıştır. 
Bu tez çalışmasında, guguk kuşu arama, gri kurt algoritması ve parçacık sürü optimizasyon algoritmalarına dayalı maksimum güç noktası takip algoritmasının tasarımı detaylı bir şekilde anlatılmaktadır. Şebekeden bağımsız güneş enerji sistemleri için sabit ışınım, sabit sıcaklık ve kısmi gölgeli atmosferik koşullar altında önerilen maksimum güç noktası takip algoritmalarının benzetim çalışmaları yapılmıştır. Önerilen yöntemlerden elde edilen sonuçlar kendi aralarında karşılaştırmaları yapılarak maksimum güç noktasını bulmada ki başarıları değerlendirilmiştir. Karşılaştırma sonuçlarına göre, değişen atmosferik koşullar altında gri kurt algoritmasından elde edilen sonuçların maksimum güç noktasını bulmada diğer algoritmalara göre daha başarılı olduğu ifade edilebilir.

Abstract:
Since the beginning of the 2000s, rapid developments in technology and the increase in the world population approaching 30% increased the need for energy demand day by day. The increase in energy demand and the limited fuel reserves in fossil fuel power generation plants have focused the researchers on the use of sustainable or renewable energy sources. Today, wind, solar, and hydroelectric energy sources are among the most widely used renewable energy sources. Solar energy systems are defined as energy sources with varying operating characteristics under different atmospheric conditions. To achieve higher efficiency in changing operating conditions, these systems must be operated at maximum power points. Both classical and artificial intelligence-based algorithms are used to operate solar energy systems at the maximum power point. Advances in technology have made it easier to use algorithms based on artificial intelligence in these systems.
In this thesis, the design of the maximum power point tracking algorithm based on cuckoo search, gray wolf algorithm, and particle swarm optimization algorithms is explained in detail. Simulation studies of the proposed maximum power point tracking algorithms for off-grid solar energy systems under constant irradiation, constant temperature, and partial shaded atmospheric conditions are carried out. The results obtained from the proposed methods were compared among themselves and their success in finding the maximum power point was evaluated. According to the comparison results, it can be stated that the results obtained from the gray wolf algorithm under changing atmospheric conditions are more successful than other algorithms in finding the maximum power point.