Maksimum güç noktası izleyicili ve UVM inverterli fotovoltaik sistemin yapay sinir ağları tabanlı kontrolü
ANN-based control of a PV system with maximum power point tracker and SVM inverter
Yazar: AHMET AFŞİN KULAKSIZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN AKKAYA
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Fotovoltaik sistemler = Photovoltaic systems ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Fotovoltaik (PV) panellerin yakıt gereksinimlerinin olmaması, kirlilikolusturmamaları, gürültü çıkarmamaları gibi avantajlarına ragmen yaygın sekildekullanılmalarını önleyen en önemli faktörler, yatırım maliyetlerinin yüksekligi veenerji dönüsüm verimlerinin henüz düsük olmasıdır. Bu nedenle fotovoltaik enerji ilebeslenen sistemlerin verimini iyilestirmeye yönelik çalısmalar önem kazanmıstır.Tezde, sebekeden bagımsız bir PV güç sisteminin maksimum güç noktası izleme(MPPT) performansının gelistirilmesi amacıyla genetik algoritma (GA) yardımlıyapay sinir agı (YSA) tabanlı bir yaklasım sunulmustur. Maksimum güç noktasınınizlenmesi, tüm hava sartları için günes panellerinden maksimum gücün alınabilmesiamacıyla yük olarak kullanılan bir asenkron motorun mekanik enerji çıkısı kontroledilerek gerçeklestirilmistir. Sistemde maksimum güç noktası, gerçek zamanlı olarakbulunmus, PV panellerin çıkıs gerilimi YSA ile belirlenen optimal noktayagetirilerek MPPT algoritması gerçeklestirilmistir.YSA'nın egitilmesi amacıyla PV panellerin simülasyonla elde edilenmodellerinin kullanılması yerine, deneysel ölçümler gerçeklestirilmis, genelliklekullanıcıya hazır sekilde sunulmayan PV panel parametrelerinin bulunması ve PVpanel hakkında bir ön bilgiye sahip olunması zorunlulukları ortadan kaldırılmıstır.Isık siddeti ve sıcaklık degerleri, YSA'da giris bilgisi olarak alınmıs ve PV panellerinmaksimum güç noktasındaki referans gerilim degeri bulunmustur. MPPTalgoritmasında, oransal-integral (PI) denetleyici kullanılarak inverter frekansındakidegisme miktarının ayarlanmasıyla hızlı izleme cevabı elde edilmis ve maksimumgüç noktası etrafındaki dalgalanmalar önlenerek güç izleme hatası azaltılmıstır. GA,giris veri setinde indirgemeler yapılarak daha etkin bir setin elde edilmesi ve siniragının genellestirme yeteneginin artırılması amacıyla kullanılmıstır. Diger kullanımamacı ise sinir agında gizli katmandaki dügüm sayılarının optimum sekildebelirlenmesidir. YSA'daki asırı ögrenme probleminin önlenmesi amacıyla GA'daamaç fonksiyonu hesabı için dogrulama seti kullanılmıs, ayrıca amaç fonksiyonunabir ceza terimi eklenerek kompleks mimariler cezalandırılmıs, böylece sayısal isaretislemcide (DSP) programlanabilen ideal büyüklükte bir mimarinin elde edilmesiamaçlanmıstır.Bu çalısmada, üç fazlı inverterin anahtarlanmasında kullanmak üzeregerçeklestirilen GA yardımlı YSA tabanlı bir uzay vektör modülasyonu (UVM)metodu önerilmistir. GA, YSA tabanlı UVM'nin DSP'de gerçeklestirilmesi içinoptimum büyüklükte sinir agı yapısının bulunabilmesi amacıyla topolojioptimizasyonunda kullanılmıstır.Maksimum güç noktası izleyicide sinir agı yapısının gerçeklestirilmesi ve üçfazlı inverterde kullanılan UVM metodu ile ilgili hesaplamaların yapılması amacıylaADSP-21992 sayısal isaret islemcisi kullanılmıstır. PV sistem, laboratuarda pratikolarak gerçeklestirilmis, elde edilen simülasyon ve deneysel sonuçlar verilmistir. PVsistem üzerinde gün boyu yapılan deneysel çalısmalardan, GA optimizasyonununkullanılmadıgı YSA yapısını içeren MPPT algoritması için bulunan degerlere göre,teorik olarak hesaplanan PV panel gücünün ortalama olarak %95.14'ükullanılabilirken, GA optimizasyonlu YSA yapısını içeren MPPT algoritması için%97.58'inin kullanılabildigi görülmüstür.Anahtar Kelimeler: Fotovoltaik Sistemler, Yapay Sinir Agları, GenetikAlgoritmalar, MPPT, PWM nverter, DSP, Uzay Vektör Modülasyonu.

Abstract:
Despite the advantages of photovoltaic (PV) modules such as noiselessoperation, being fuel-free and non-polluting, the most important factors hinderingtheir wide use are high investment costs and low energy conversion efficiencies. Byreason of that, studies involving efficiency improvement of the systems fed by PVenergy is deemed important. In this thesis, a genetic algorithm (GA) assistedartificial neural network (ANN) based approach to improve maximum power pointtracking (MPPT) performance of a stand-alone PV power system has been presented.The maximum power point tracking is accomplished by controlling mechanicalenergy output of induction machine to extract maximum available power from thesolar array at all environmental conditions. In the system, maximum power point isdetermined in real time and MPPT algorithm is realized by forcing the PV modulesto operate at its optimal point, determined by ANN.Instead of using simulated models of PV modules, experimentalmeasurements are employed to obtain the training set for neural network, andrequirement of any prior knowledge and the cumbersome process of obtaining PVmodule parameters are eliminated. ANN uses irradiation and temperature as inputinformation to estimate reference voltage value corresponding PV module?smaximum power point. A proportional-integral (PI) controller is designed to adjustthe step size of inverter frequency and compared to the applications with constantstep size, smooth tracking of maximum power was obtained and tracking error wasreduced. GA assistance was used to make reductions to input data set and a morecompact and effective data set has been obtained and the generalization performanceof ANN has been improved. GA assistance has also been used to determine optimalnumber of neurons in the hidden layer. GA employs generalization error of ANN inobjective function and also by adding a penalty term to objective function complexarchitectures are punished and ANN architecture in ideal size for programming indigital signal processor (DSP) is obtained.In this thesis, a GA-assisted ANN-based implementation of space-vectormodulation (SVM) method for three-phase inverter switching has been presented. InDSP implementation of ANN-based SVM method, GA assistance has been used intopology optimization to determine optimum size of neural network structure.ADSP-21992 digital signal processor has been used for emulating the neuralnetwork structure of maximum power point controller and performing necessarycalculations for presented SVM method. PV system has been practicallyimplemented on the laboratory and simulation and experimental results have beenpresented. From the experimental studies conducted in the system through a day, itwas shown that, while %95.14 of the theoretically calculated available PV power canbe utilized by the conventional MPPT algorithm, which does not use GA assistance,%97.58 of available PV power can be utilized by the developed MPPT algorithmusing GA assistance.Key words: PV Systems, Artificial Neural Networks, Genetic Algorithms,MPPT, PWM Inverter, DSP, Space Vector Modulation.