Fotovoltaik sistemlerde yükseltici türü dönüştürücü tabanlı MPPT sisteminin evrimsel algoritma kontrolü
Evolutionary algorithm control of boost type converter based MPPT system in photovoltaic systems
Yazar: MEHMET EMİN TÜLÜCÜ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM AKBOY
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Makinaları ve Güç Elektroniği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde fosil yakıtlar hızla tükenmektedir ve yerine yenisi oluşamamaktadır. Fosil yakıtların kullanımının artması küresel ısınmaya ile karbon emisyonunun artmasına da neden olmaktadır. Dünyada hızlanarak gelişen yeşil dönüşüm kapsamında, fosil yakıtlar yerini rüzgar, güneş, hidroelektrik, biyokütle, jeotermal gibi yenilenebilir enerji kaynaklarına bırakmaktadır. Bu sebeple, dünya üzerinde ülkemiz gibi güneş enerjisinin yıl boyunca etkili olduğu bölgelerde, fotovoltaik(FV) sistemlere olan ilgi gün geçtikçe artmaktadır. Fotovoltaik sistemlerden sağlanabilecek optimum değerler, dönüştürücünün performansına, güneş ışığı ve sıcaklık benzeri çevresel şartlara ve yük durumuna bağıl bir şekilde devamlı olarak değişim göstermektedir. Bu özellikler içersinde, güneş enerjisinden en yüksek seviyede faydalanmak üzere, maksimum güç noktası takibi (MGNT, MPTT) yöntemleri ile sistemde kullanılacak olan dönüştürücünün türü önemlidir. Güneş panellerinin veriminin düşük olması sebebiyle sistemde kullanılan dönüştürücünün, paneli yüksek verimde çalışmaya zorlayan ve yüksek verime sahip olması arzulanmaktadır. Bu amaçla, evrimsel algoritmalar gibi metasezgisel yöntemler kullanılarak, sistemin maksimum güç noktasının takip edildiği çalışmalar ilgi çekmektedir. Bu tez çalışmasında, FV sistemlerde kullanılmak üzere, yükseltici tür dönüştürücü tabanlı, genetik algoritma kullanılarak MGNT kontrolü gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışma, geleneksel yöntemlerden sars ve gözlemle(SG), artımlı iletkenlik (Aİ) yöntemi ve metasezgisel yöntemlerden yapay sinir ağı (YSA) ile farklı sıcaklık ve ışıma şartları altında karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar kıyaslanarak incelenen yöntemlerin birbirlerine göre olumlu ve olumsuz yanlarından bahsedilmiştir.

Abstract:
In recent years, fossil fuels have been rapidly depleting, and their reserves cannot be replenished. The increasing use of fossil fuels contributes to global warming and rising carbon emissions. Within the rapidly advancing global green transition, fossil fuels are being replaced by renewable energy sources such as wind, solar, hydroelectric, biomass, and geothermal energy. Consequently, interest in photovoltaic (PV) systems is growing, especially in regions like our country where solar energy is effective throughout the year. The optimal values that can be obtained from PV systems constantly vary depending on the converter's performance, environmental conditions such as sunlight and temperature, and load status. Among these factors, the type of converter used in the system and the maximum power point tracking (MPPT) methods employed to maximize solar energy utilization are crucial. Due to the low efficiency of solar panels, it is desirable for the converter used in the system to operate the panel at high efficiency and to have high efficiency itself. For this purpose, studies that track the maximum power point (MPP) using metaheuristic methods, such as evolutionary algorithms, are gaining attention. In this thesis, MPPT control was implemented using a genetic algorithm for a boost converter-based system designed for PV applications. The study was compared with traditional methods such as Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (IC), and metaheuristic methods like Artificial Neural Networks (ANN) under different temperature and irradiation conditions. The results obtained were analyzed, and the advantages and disadvantages of the methods relative to each other were discussed.