Fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktasının takibi için kullanılan optimizasyon algoritmalarının performansının değerlendirilmesi
Performance evaluation on optimization algorithms used for maximum power point tracking in photovoltaic systems
Yazar: HASAN BASRİ KARAKAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖKKEŞ FATİH KEÇECİOĞLU
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrik güç sistemleri = Electric power systems ; Fotovoltaik = Photovoltaic

Özet:
Güneşten elektrik enerjisi elde etmek için güneş ışığında bulunan fotonları tutan fotovoltaik (FV) hücreler kullanılmaktadır. Bir FV panel hücresi bulut, yağmur, toz, toprak, ağaç gölgesi, bina gölgesi vb. çevresel faktörler altında kalmadığı sürece akım-gerilim ve güç-gerilim karakteristik eğrisinde yalnızca bir maksimum güç noktası bulunacaktır. Ancak bahsedilen çevresel faktörlerin ortaya çıkması halinde FV panel hücresi kısmi gölgelenme koşulları altında çalışacaktır. Kısmi gölgelenme koşulları altında çalışan FV sistemlerin akım-gerilim ve güç-gerilim karakteristik eğrilerinde birden çok tepe noktası oluşmaktadır. Oluşan bu noktalardan bir tanesi global maksimum güç noktası (GMGN), diğerleri ise yerel maksimum güç noktası (YMGN) olarak adlandırılmaktadır.
Literatürde maksimum güç noktası izleme (MGNİ) sürecinde kullanılan geleneksel MGNİ yöntemleri güneş ışınımının eşit dağılım gösterdiği FV sistemlerde MGNİ sürecini başarılı bir şekilde yerine getirebilmektedir. Ancak değişken çevresel ve atmosferik koşullarda YMGN'lere takılarak GMGN'lere ulaşamamaktadır.
Bu tezde, kısmi gölgelenme koşullar altında çalışan FV sistemler için, MGNİ sürecinde kullanılan ve akıllı yöntemlerden olan meta-sezgisel tabanlı ateş böceği algoritması ve guguk kuşu arama algoritmasının MGNİ sürecindeki performansları MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirilen benzetim çalışmalarıyla detaylı olarak incelenmiş, istatistiksel parametreler ile birlikte sonuçları sunulmuştur. Gerçekleştirilen kapsamlı benzetim çalışmaları sonucunda elde edilen değerlerle birlikte istatistiksel parametreler ateş böceği algoritmasının guguk kuşu arama algoritmasından daha üstün sonuçlar elde ettiğini göstermiştir.

Abstract:
Photovoltaic (PV) cells that capture photons in sunlight are used to obtain electrical energy from the sun. So long as the PV panel cell is not affected by any external environmental factors such as clouds, rain, dust, or being shadowed by trees, buildings etc., the power-voltage characteristics will only have one maximum power point. However, in case that such environmental factors occur, the PV panel cell will operate under partial shadow conditions. Under these conditions, operating the PV system at the maximum power point and the utilization of the Maximum Power Point Tracking (MPPT) Technique become very important in terms of efficiency. Multiple peaks occur in the current-voltage and power-voltage characteristic curves of PV systems operating under partial shading conditions. One of these points is called Global Maximum Power Point (GMPP), while the others are called Local Maximum Power Points (LMPP). 
Traditional maximum power point tracking (MPPT) techniques that are used in the process of MPPT in the literature, can successfully perform the MPPT process in PV systems where solar radiation is uniformly distributed. Under various environmental and atmospheric conditions, however, they cannot reach up to GMPPs since they are caught to the LMPPs.
In this thesis, the performances of the meta-heuristic based firefly algorithm and the cuckoo search algorithm, which are used in the MPPT process for PV systems operating under partial shadowing conditions, and the cuckoo search algorithm in the MPPT process have been examined in detail with simulation studies performed on the MATLAB / Simulink platforms, and the results are presented with statistical parameters. With the data obtained from the comprehensive simulation studies that have been carried out, the statistical parameters indicate that the results of firefly algorithm proved superior to that of cuckoo search algorithm.