Çift katmanlı düşürücü tip DC-DC çevirici tabanlı yeni bir adaptif mppt algoritması geliştirilmesiyle enerji verimliliğinin arttırılması
Increasing energy efficiency by developing a new adaptive mppt algorithm based on a two-legged interleaved DC-DC buck converter
Yazar: SİNAN SARIKAYA
Danışman: PROF. DR. CENK YAVUZ
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde fosil yakıtların yakın gelecekte tükenme beklentisi, insan sağlığına ve çevreye olan olumsuz etkisi, fosil yakıtlara olan bağımlılığın ülkelere siyasi ve ekonomik yönden risk oluşturması vb. sebeplerle yenilenebilir enerji kaynaklarının önemi her geçen gün artmaktadır. Gelecek on yılda otomobil teknolojisinde enerji kaynağı olarak fosil yakıtların yerini elektrik enerjisinin alacak olması bu önemi daha da arttırması beklenmektedir. Rüzgar, hidrolik, biyogaz, biyokütle, dalga enerjisi vb. yenilenebilir enerji türleri içerisinde; enerji sürekliliği, yüksek ve düşük güçlerde kurulabilirliği, montaj, işletme ve bakım kolaylığı, düşük maliyeti, çevresel etki vb. etkenler göz önüne alındığında güneş enerjisi öne çıkmaktadır.
Güneş enerjisinde fotovoltaik (FV) sistemler, şebeke bağlantılı (on-grid) ve şebekeden bağımsız (off-grid) güneş enerjisi santrali (GES) uygulamaları olarak karşımıza çıkmaktadır. GES'lerde sistem bileşenlerini oluşturan güneş panelleri dışında invertörler, şarj regülatörleri gibi güç elektroniği ürünlerinde de kayıpları azaltan ve verimliliği artıran yöntemlere olan ihtiyaç devam etmektedir. Günümüzde ticari ve öz tüketime dayalı FV sistemlerinin yaygınlaşması ile birlikte enerji verimliliği konusu önem kazanmış ve Ar-Ge çalışmaları yoğunlaşmıştır. %0,1'lik bir verim artışı bile yatırımların yapılabilirliği açısından önemli görülmekte ve yüksek verimlilik ticari ürün seçiminde önemli bir tercih kriteri olmaktadır.
GES yatırımlarının en önemli parçası güneş panelleridir. Hali hazırda uygulamada en çok kullanılan FV paneller silisyum tabanlı olup verimlilikleri ortalama %20'dir. Bu değer, güneş enerjisinde kat edilecek daha çok mesafenin bulunduğunu göstermektedir. Yüksek verimli FV panellerin geliştirilmesi için yeni teknolojilere ve araştırmalara ihtiyaç duyulmaktadır. FV panellerde verimliliğinin arttırılması, daha az alan, daha az taşıyıcı mekanik aksam, daha az kablo kullanımı ve daha yüksek enerji verimliliği demektir.
Günümüzde çoğunlukla silisyum tabanlı (monokristal, polikristal) ve kimyasal alaşımlı ince film FV paneller üretilmektedir. Yaygın olarak kullanılan ince film paneller, amorf-silisyum (a-Si), kadmiyum-tellur (CdTe) ve bakır indiyum galyum selenid (CIS/CIGS)'dir. Silisyum tabanlı panel çeşitleri ise monokristal ve polikristaldir. İnce film FV panellerin modül verimliliği %7-11 iken, silisyum panellerin modül verimliliği %15-23'tür. Silisyum panellerin verimliliğinin ince film panellere göre daha iyi olması ve yatırım maliyetinin daha ekonomik olması sebebiyle, piyasada ağırlıklı olarak silisyum paneller kullanılmaktadır.
Güneş panelleri, üzerine düşen ışımaya ve sıcaklığa bağlı olarak değişken güç üretmektedir. Solar ışımaya (radyasyon) bağlı panel akım ve gerilim değerleri, doğru orantılı olarak artış ya da azalış gösterir. Sabit solar ışıma ortamında, sıcaklıkla ters orantılı olarak panel gerilimi keskin olarak ve panel akımı ise çok az azalarak panelden elde edilen güç değeri azalmaktadır. Işıma ve sıcaklık etkisiyle değişebilen anlık güçten maksimum düzeyde yararlanmak için, maksimum güç noktasını izlemek ve bu noktada maksimum gücü yüke aktarmak gerekmektedir. Maksimum güç noktasını izleme tekniğine Maximum Power Point Tracking-MPPT (maksimum güç noktasını izleme) denir.
Güneş enerjisi uygulamalarında FV panellerden elde edilen enerjinin en az kayıpla yüke aktarılması ve yüksek enerji verimliliğinin sağlanması en önemli kriterlerdir. MPPT denetimi için donanım olarak genellikle geleneksel buck, boost veya buck-boost kombinasyonlarından oluşan DC-DC çevirici devreleri kullanılmaktadır. Ancak geleneksel devrelerde; yüksek kapasiteli kondansatör kullanımı, yüksek akımlı anahtarlama elemanlarının kullanımı gerekmekte olup devre çıkış gerilimi ve akımının dalgalılık oranının yüksekliği, bunların çıkış kondansatörleri üzerindeki komponent ömrünü etkileyen fiziksel baskı, yük tarafında parazit oluşumu, bunun akülerin yaşam süresine kısaltıcı etkisi ve enerji kayıpları gibi çeşitli dezavantajlar söz konusudur. Bu olumsuz etkileri büyük ölçüde ortadan kaldırmak için çift katmanlı interleaved buck çevirici devresi kullanılmasına karar verilmiş ve donanım açısından en az enerji kaybıyla en yüksek enerji verimliliğinin sağlanması esas alınmıştır.
Yüksek sistem verimliliğin sağlanması için çevirici sürme tekniği olarak geleneksel, modifiye ve/veya adaptif geleneksel, yapay zeka ve biyolojik yapılı metotlara sahip MPPT algoritmaları kullanılmaktadır. MPPT denetimi için geleneksel metotlar haricinde yapay zeka uygulamalarından bulanık mantık ve yapay sinir ağı, biyolojik yapı metotlarından parçacık sürü optimizasyonu, karınca kolonisi, guguk kuşu vb. algoritmalar geliştirilmiştir. Kullanılan bu MPPT algoritmalarında, temelde FV panelin akım ve gerilim verilerinden oluşan giriş parametrelerinden birisi veya ikisi kullanılmakla birlikte başka veri giriş parametreleri de kullanılmakta olup maksimum güç hesabı ve takibi yapılmaktadır. Ancak bu MPPT algoritmalarının dezavantajı; geleneksel MPPT metotlarına göre orta ve yüksek seviye donanımlara gereksinim duyulmakta olup donanım maliyetleri yüksektir, sistem bağımlı olup FV panel gücü, sayısı, dizi sayısı, dizi açık devre gerilimi gibi çeşitli giriş parametrelerine ihtiyaç bulunmakta ve dolayısıyla teknik yönden düşük seviyeye sahip kullanıcılar için kullanım zorluğu bulunmaktadır.
Adaptif olmayan geleneksel MPPT algoritmalarının en önemli dezavantajı, ani hava değişimi anından maksimum güç noktasının (MPP'nin) yakalandığı ana kadar yüksek enerji kayıpları oluşturmasıdır. Bu çalışma kapsamında, söz konusu enerji kaybını en az düzeye indirmek için adaptif özellikte olmayan geleneksel Saptır&Gözle (Perturb&Observe-P&O) MPPT Algoritması'na ortamın aydınlık düzeyi verisi (lx, lux) üçüncü bir giriş parametresi olarak eklenerek, hızlı solar radyasyonu değişiminde MPP'yi hızlı yakalayan yeni bir adaptif MPPT algoritması geliştirilmiş ve geliştirilen yeni algoritmaya "Hızlandırılmış P&O MPPT Algoritması" adı verilmiştir. Yeni algoritmanın bir başka en önemli özelliği, FV panel gücü, sayısı, gerilimi, FV dizi sayısı gibi harici veri girişlerine ihtiyaç duymayan, sistemden tamamen bağımsız bir algoritmadır. Ayrıca yeni algoritma için bilgisayarlar gibi yüksek hıza ve hafızaya sahip pahalı devre bileşenlerine de ihtiyaç duyulmamaktadır.
Hızlandırılmış P&O MPPT Algoritması'nda MPP yakalama hızı, yüksek radyasyon değişiminde yüksek ve düşük radyasyon değişiminde düşüktür. Bu nedenle, yüksek radyasyon değişiminde, yeni algoritma daha az döngü sayısı ile MPP'ye ulaşarak daha yüksek enerji verimliliği sağlar. Ani hava değişimi anındaki PWM sinyalinin doluluk değeri ile MPP'ye ulaşacağı hedef PWM sinyalinin doluluk değeri arasındaki fark ne kadar büyükse, enerji kazanç değeri de o kadar yüksektir.
Matlab/Simulink'te ve deneysel düzenekte uygulamalı olarak, farklı solar radyasyon simülasyonlarında, geleneksel ve çift katmanlı düşürücü tip DC-DC çevirici devre tabanlarında adaptif ve geleneksel P&O MPPT algoritmaları ile sağlanan sistem enerji verimlilikleri ayrıntılı olarak analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda; "Hızlandırılmış P&O MPPT Algoritması" ile ani hava değişimlerinde maksimum güç noktasına daha hızlı ulaşıldığı ve güç kaybı en aza indirilerek yüksek enerji verimliliğinin sağlandığı tespit edilmiştir.

Abstract:
Today, the importance of renewable energy sources is increasing day by day because of the expectation of depletion of fossil fuels in the near future, its negative impact on human health and the environment, the dependence on fossil fuels pose a political and economic risk to countries, etc.. It is expected that in the next decade, electrical energy will replace fossil fuels as an energy source in automobile technology, increasing this importance even more. Solar energy comes to the fore in renewable energy types in considering the factors as energy continuity, high and low power availability, ease of installation, operation and maintenance, low cost, environmental impact, etc.
Photovoltaic (PV) systems in solar energy appear as grid-connected (on-grid) and off-grid solar power plant (SPP) applications. The need for methods that reduce losses and increase efficiency in power electronics products as inverters, charge regulators continues apart from the panels that make up the system components in SPPs. Today, with the widespread use of commercial and self-consumption-based PV systems, the issue of energy efficiency has gained importance and R&D studies have intensified. Even an efficiency increase of 0,1% is considered important in terms of the feasibility of investments and high efficiency is an important preference criterion in the selection of commercial products.
Solar panels are the most important part of SPP investments. Currently, the most widely used PV panels in practice are silicon-based and their efficiency is 20% on average. This value shows that there is more distance to be covered in solar energy. New technologies and researches are needed for the development of high efficiency PV panels. Increasing the efficiency of PV panels means less space, less mechanical parts, less cable usage and higher energy efficiency.
Today, mostly silicon-based (monocrystalline, polycrystalline) and chemically alloyed thin-film PV panels are produced. Commonly used thin film panels are amorphous-silicon (a-Si), cadmium-tellurry (Cd-Te) and copper indium gallium selenide (CIS/CIGS). Silicon-based panel types are monocrystalline and polycrystalline. While the module efficiency of thin film PV panels is 7-11%, the module efficiency of silicon panels is 15-23%. Since the efficiency of silicon panels is better than thin film panels and the investment cost is more economical, silicon panels are mainly used in the market.
Solar panels produce variable power depending on the radiation falling on them and and temperature. Panel current and voltage values increase or decrease depending on the solar radiation in direct proportion. In a constant radiation environment, the panel voltage changes sharply and the panel current changes very little inversely proportional to the temperature, so the power value obtained from the panel decreases. In order to make maximum use of the instantaneous power, which can change with the effect of radiation and temperature, it is necessary to monitor the maximum power point and transfer the maximum power to the load at this point. The maximum power point tracking technique is called Maximum Power Point Tracking-MPPT.
In solar energy applications, the most important criteria are to transfer the energy obtained from photovoltaic (PV) panels to the load with the least loss and to ensure high energy efficiency. DC-DC converter circuits consisting of traditional buck, boost or buck-boost combinations are used as hardware for MPPT control. However, in traditional circuits; the use of high-capacity capacitors, the use of high-current switching elements are required, and there are various disadvantages such as the high ripple rate of the circuit output voltage and current, the physical pressure on the output capacitors that affect the component life, the noise formation on the load side, the shortening effect of this on the life of the batteries, and the energy losses. In order to eliminate these negative effects to a large extent, it was decided to use a two-legged interleaved buck converter circuit and it was based on providing the highest energy efficiency with the least energy loss in terms of hardware.
In order to ensure high system efficiency, MPPT (Maximum Power Point Tracking) algorithms with traditional, modified and/or adaptive traditional, artificial intelligence and biological structured methods are used as the inverter driving technique. In addition to traditional methods for MPPT control, fuzzy logic and artificial neural network from artificial intelligence applications, particle swarm optimization from biological structure methods, ant colony and particle swarm optimization etc. algorithms have been developed. In these MPPT algorithms used, one or both of the input parameters, which basically consist of the current and voltage data of the PV panel, are used, but other data input parameters are also used, and the maximum power calculation and monitoring are performed. However, the disadvantage of these MPPT algorithms; compared to traditional MPPT methods, medium and high level hardware is needed and hardware costs are high, system dependent and various input parameters such as PV panel power, number, string number, string open circuit voltage are needed, and therefore it is difficult to use for users with low technical level.
The most important disadvantage of non-adaptive conventional MPPT algorithms is that they create high energy losses from the moment of sudden air change to the moment when the maximum power point (MPP) is reached. A new adaptive MPPT algorithm that captures maximum power point (MPP) fast in the rapid solar radiation change has been developed by adding the ambient illuminance data (lx, lux) as a third input parameter to the non-adaptive traditional Perturb&Observe-P&O MPPT Algorithm in order to minimize that energy loss and the new algorithm is named "Accelerated P&O MPPT Algorithm". Another most important feature of the new algorithm is that it is a completely system-independent algorithm that does not need external data inputs such as PV panel power, number, voltage, PV array number. In addition, expensive circuit components with high speed and memory, such as computers, are not needed for the new algorithm.
In the Accelerated P&O MPPT Algorithm, the MPP capture speed is high at high radiation variation and low at low radiation variation. Therefore, in high radiation variation, the new algorithm achieves MPP with less number of cycles, thus providing higher energy efficiency. The higher the difference between the duty value of the PWM signal at the moment of sudden air change and the duty value of the target PWM signal that it will reach the MPP is, the higher the energy gain value is.
The system energy efficiencies provided by adaptive and traditional P&O MPPT algorithms in different solar radiation simulations, conventional and two-legged interleaved buck converter circuit bases have been analyzed in detail in Matlab/Simulink and experimental setup. In the results of working; with the "Accelerated P&O MPPT Algorithm", it has been determined that the maximum power point is reached faster in sudden air changes and high energy efficiency is achieved by minimizing power loss.