Değiştir gözle, genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritmalarının fotovoltaik sistem verimine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of perturb and observe, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithms on photovoltaic system efficiency
Yazar: ARJAN MUSADAQ TAHA TAHA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TEKE
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Güneş enerjisi = Solar energy ; Güneş enerjisi sistemleri = Solar energy systems ; Maksimum güç noktası = Maximum power point ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization

Özet:
Fotovoltaik güç dönüşüm sistemleri, güneş ışınımlarından elde edilen çevre dostu elektrik enerjisi üretimine dayanan dünya çapında en yaygın yenilenebilir enerji kaynaklarındandır. Güç sistemleri temel olarak güneş panel dizisi, pil grubu, şarj düzenleyicileri ve çeviricilerden meydana gelmektedir. Yeni teknoloji güneş enerjili şarj cihazları pil grubunu olabildiğince verimli şekilde şarj yapabilmek için darbe genlik modülasyonu (DGM) ve maksimum güç noktası takibi (MGNT) teknolojisi gibi yöntemleri içeren teknolojileri kullanmaktadırlar. MGNT teknolojileri, DGM yöntemini kullanan sistemlerden daha yüksek verimlilikte çalışmaktadır. MGNT teknolojisinin çalışma prensibine bakıldığında güç-gerilim özelliklerinde MGNT bağlıdır ve pil bankasını şarj etmek için kullanılacak ideal şarj akımını belirler. Buna cevaben MGNT yöntemi özellikle geliştirilmesi ve verimliliğinin arttırılması alanında araştırmacıların ilgisini büyük derecede çekmektedir. Değiştir gözle metodu (DGM) algoritmasında MGNT alanında oldukça popüler olmuştur. MGN ulaşmak için güneş panelinin özelliklerini adım adım araştırmak gerekir. Bu çalışmada optimizasyon işlemlerinde temel olarak kullanılan arama algoritmaları yani genetik algoritma (GA) ve parçacık sürü optimizasyonuna (PSO) dayanan MGNT yapabilmek için bir yöntem önermekteyiz. Kullanılan optimizasyon algoritmaları başlangıç noktasında rastgele arama işlemi yaparak mevcut maksimum değerleri bulmaya yönelik üretilen dizi öğelerine dayanmaktadır. MATLAB/SIMULINK ortamında modelleme ve simülasyona dayalı MGNT, DGM, GA ve PSO algoritmaları karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre PSO yönteminin ideal arama algoritmalarının kullanılmasında sistemin verimliliğini geleneksel algoritmaya göre önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.

Abstract:
Photovoltaic power conversion systems are among the most common renewable energy sources worldwide, based on environmentally friendly electrical energy production from solar radiation. Power systems basically consist of solar panel array, battery pack, charge regulators and converters. New technology solar chargers use technologies including Pulse Width Modulation (PWM) and Maximum Power Point Tracking (MPPT) technology to charge the battery pack as efficiently as possible. MPPT technologies operate at higher efficiency than systems using the PWM method. Looking at the working principle of MPPT technology, MPPT depends on its power-voltage characteristics and determines the ideal charging current to be used to charge the battery bank. In response to this, the MPPT method attracts the attention of researchers, especially in the field of development and increasing its efficiency. Perturb and observe method (P&O) algorithm has become very popular in the field of MPPT. In order to reach MPP, it is necessary to research the features of the solar panel step by step. In this study, we propose a method to make MPPT based on search algorithms, namely genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), which are basically used in optimization processes. The optimization algorithms used are based on the generated array elements to find the maximum available values by performing a random search at the starting point. MPPT, P&O, GA and PSO algorithms based on modeling and simulation in MATLAB/SIMULINK environment are compared. The results show that the PSO method significantly increases the efficiency of the system in the use of ideal search algorithms compared to the traditional algorithm.