Gelişmiş model kullanılan fv dizilerde meta sezgisel algoritmalar ile kısmi gölgelenme koşullarında mgnt optimizasyonunun gerçekleştirilmesi
Implementation of mgnt optimization in partial shading conditions with meta- heuristic algorithms in pv arrays using advanced model
Yazar: KEZBAN KOÇ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET DEMİRTAŞ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Gri kurt optimizasyon algoritması = Grey wolf optimizer algorithm ; Optimizasyon modelleri = Optimization models ; Parametre kestirim yöntemleri = Parameter estimation methods ; Parçacık sürü optimizasyonu = Particle swarm optimization ; Runge-Kutta Yöntemi = Runge-Kutta Method

Özet:
Fotovoltaik (FV) sistemler, güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretmek için kullanılmaktadır. FV dizilerin dönüşüm verimleri düşüktür. Dolayısıyla bu dizilerin veriminin arttırılması için çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. FV sistemin tasarım ve uzun dönem çalıştırılmasına yönelik hesaplanmasını yapabilmek için öncelikle bu sistemlerin modellenmesi gerekir. FV modül ve hücrelerin detaylı olarak modellenmesi ve parametrelerinin doğru olarak tahmin edilmesi önemli bir konudur. FV sistemlerinin verimini arttırmak için kullanılan en yaygın yöntem, tahmin edilen parametreler yardımıyla oluşturulan sistemin en yüksek verimde çalıştığı noktayı belirleyip daha sonra sistemi sürekli bu noktada çalışmasını sağlamaktır. Bu yöntem, maksimum güç noktası takibi (MGNT) olarak isimlendirilir. Bu tez çalışmasında, gelişmiş model kullanılan FV dizinlerde meta sezgisel algoritmalar ile kısmi gölgelenme koşullarında MGNT optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bunun için bir FV sistem, MATLAB/Simulink yazılımında detaylı olarak modellenmiştir. Tez çalışması FV parametre çıkarımı ve MGNT olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada, altı meta sezgisel algoritma seçilmiş ve bu algoritmalar ile FV parametre çıkarımı yapılmıştır. FV dizilerin parametreleri, yapay ekosistem tabanlı optimizasyon algoritması (YEO), gri kurt optimizasyon algoritması (GKO), Runge Kutta optimizasyon algoritması (RUN), vektörlerin ağırlıklı ortalama optimizasyon algoritması (INFO), yapay sinek kuşu algoritması (YSKA) ve sürüngen arama algoritmasıyla (SAA) belirlenmiştir. İkinci aşamada ise dinamik ve dinamik olmayan gölgelenme senaryoları planlanmış ve seçilen dört meta sezgisel algoritma ile FV sistemlerde gölgelenme etkisi incelenmiştir. Parçacık sürü optimizasyon algoritması (PSO), GKO, INFO ve YSKA, gölgelenme koşulları altında sistemin maksimum verimde çalışabilmesi için kullanılmıştır. FV parametre çıkarımı ve MGNT'nin sonuçları, hem değerlendirme metrikleri hem de Friedman istatiksel test ile yorumlanmıştır. Sonuç olarak, FV parametre çıkarımı ve MGNT optimizasyonları başarıyla gerçekleştirilmiş olup FV parametre çıkarımında INFO algoritması ile ve MGNT' de ise YSKA algoritması ile en başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
Photovoltaic (PV) systems are used to produce electrical energy from solar energy. The conversion efficiency of PV arrays is low. Therefore, various studies are carried out to increase the efficiency of these arrays. In order to calculate the design and long-term operation of the PV system, these systems must first be modeled. Detailed modeling of PV modules and cells and accurate estimation of their parameters is an important issue. The most common method used to increase the efficiency of PV systems is to determine the point at which the system created with the help of the estimated parameters operates at the highest efficiency and then to ensure that the system operates at this point continuously. This method is called maximum power point tracking (MPPT). In this thesis, MPPT optimization was carried out in partial shadowing conditions with metaheuristic algorithms in PV arrays using advanced model. For this, a PV system is modeled in detail in MATLAB/Simulink software. The thesis study consists of two stages, PV parameter extraction and MPPT. In the first stage, six metaheuristic algorithms were selected and PV parameter extraction was performed with these algorithms. Parameters of PV arrays were determined by artificial ecosystem-based optimization algorithm (AEO), gray wolf optimization algorithm (GWO), Runge Kutta optimization algorithm (RUN), weighted mean of vector (INFO), artificial hummingbird algorithm (AHA) and reptile search algorithm ( RSA) was determined. In the second stage, dynamic and non-dynamic shading scenarios were planned and the shading effect in PV systems was examined with four selected metaheuristic algorithms. Particle swarm optimization algorithm (PSO), GWO, INFO and AHA have been used to ensure that the system can operate at maximum efficiency under shading conditions. The results of PV parameter extraction and MPPT were interpreted with both evaluation metrics and Friedman statistical test. As a result, PV parameter extraction and MPPT optimizations were performed successfully, and the most successful results were obtained with INFO algorithm in PV parameter extraction and AHA algorithm in MPPT.