Termoelektrik jeneratörlerde maksimum güç noktası izleme yöntemlerine metasezgisel algoritmaların uyarlanması ve performans değerlendirmesi /
Yazar: MEHMET ALİ ÜSTÜNER
Danışman: PROF. DR. HAYATİ MAMUR ; PROF. DR. SEZAİ TAŞKIN
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Enerji ihtiyacının ana kaynağı olan fosil yakıtların yenilenemez yapıları ve çevre üzerindeki olumsuz etkileri nedeniyle, daha temiz daha sürdürülebilir enerji kaynakları arayışı ve enerjinin verimli kullanımı günümüzde büyük bir araştırma konusudur. Termoelektrik jeneratörler (TEG) atık ısıyı elektrik enerjisine çevirerek enerji verimliliğine katkıda bulunurlar. Ancak TEG sistemlerinin bir dezavantajı olan düşük verimliliği dikkate alındığında, TEG cihazının performansını iyileştirmek ve tam kapasitesine yakın çalışmasını sağlamak için TEG iç direnci ile yük direncinin empedans eşlemesi yapılarak TEG'i maksimum güç noktasında (MPP) çalıştırmak gerekir. Yük değeri her zaman iç dirence eşit olamayacağı için empedans eşlemesi işlemi DC-DC dönüştürücüler ile yapılır. DC-DC dönüştürücüler maksimum güç noktası izleme (MPPT) algoritmaları ile TEG'den hem kararlı bir gerilim alınmasını hem de MPP'nin yakalanmasını sağlarlar. Geleneksel MPPT yöntemleri ile global MPP'ye ulaşmada problemler yaşanmaktadır. Dolayısıyla geleneksel MPPT yöntemlerinin bu eksikliklerini gidermek amacıyla, günümüzde metasezgisel algoritmaların MPPT yöntemlerinde kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada, ilk olarak, Kyroterm TGM-199-1.4-0.8 TEG modülünün MATLAB/Simulink® modeli oluşturulmuştur. Sonra, geleneksel algoritmalardan olan ve geliştirilen algoritmalara bir referans teşkil eden Değiştir ve Gözlemle (P&O) MPPT algoritması ile çalışan bir DC-DC yükselten dönüştürücünün ve TEG sisteminin tasarımı ve modellemesi gerçekleştirilerek MPP yakalama eğrileri çıkarılmıştır. Daha sonra, metasezgisel algoritmalardan olan ve geleneksel algoritmalarda yaşanan lokal MPP'ye takılma sorununu azaltıcı etkilere sahip Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Gri Kurt Optimizasyonu (GWO) ve daha önce MPPT yöntemi olarak TEG'lere uyarlanmamış Bal Porsuğu Optimizasyonu (HBO) algoritmaları kullanılmış ve gerçek TEG sistemine uygulanmıştır. Son olarak, simülasyon ve deneysel çalışmalarda yük değişimine bağlı olarak yöntemlerin çıktıları değerlendirilmiştir. Tüm algoritmalar MPP'yi izlemiş ve P&O algoritması ile kıyaslanmıştır. Farklı yükler altında en fazla güç sırasıyla HBO, GWO, PSO ve P&O algoritmaları ile elde edilmiştir.

Abstract:
Fossil fuels are the main source of energy need, but due to their non-renewable nature and negative effects on the environment, the research for cleaner, more sustainable energy sources and efficient use of energy is a major research topic today. Thermoelectric generators (TEG) contribute to energy efficiency by converting waste heat into electrical energy. However, considering the low efficiency, which is a disadvantage of TEG systems, it is necessary to operate the TEG at the maximum power point (MPP) by providing impedance matching of the TEG internal resistance and the load resistor in order to improve its performance. Since the load value cannot always be equal to the internal resistance, DC-DC converters are assigned for impedance matching. DC-DC converters, together with maximum power point tracking (MPPT) algorithms, ensure both a stable voltage from the TEG and the tracking of the MPP. There are problems in reaching the global MPP with conventional MPPT methods. Therefore, it is seen that metaheuristic algorithms are used in MPPT methods today in order to eliminate these drawbacks of conventional MPPT methods. In this study, firstly, the MATLAB/Simulink® model of the Kyroterm TGM-199-1.4-0.8 TEG module was created. Then, MPP tracking curves were derived by designing and modeling a DC-DC boost converter and TEG system working with the traditional Perturb and Observe (P&O) MPPT algorithm, which is a reference to the developed algorithms. Then, metaheuristic algorithms were adapted as the MPPT method and applied to the real TEG system to overcome the problem of conventional algorithms getting stuck in local MPP. Particle Swarm Optimization (PSO), Gray Wolf Optimization (GWO), and Honey Badger Optimization (HBO) algorithms were used as metaheuristic algorithms. HBO is an algorithm that has not been previously adapted to TEGs as an MPPT method. Finally, the outputs of the methods were evaluated depending on the load variation in simulation and experimental studies. All algorithms were able to follow MPP, and metaheuristic algorithms were compared with the P&O algorithm. The highest power under different loads was obtained by HBO, GWO, PSO, and P&O algorithms, respectively.