Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması

42 37

Proje Grubu: EEEAG Sayfa Sayısı: 29 Proje No: 120E521 Proje Bitiş Tarihi: 15.03.2022 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 12-10-2022

Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması

Öz:
Bilindigi üzere fotovoltaik (FV) sistemlerin elektriksel karakteristigi, sıcaklık, ısıma ve gölgelenme gibi atmosferik sartlara baglıdır. Bu nedenle FV sistemlerde hızlı ve basarılı maksimum güç noktası izleme (MGNI) algoritma ve donanımlarının kullanılması hem iktisadi hem de mühendislik bakıs açısından bir zorunluluktur. Literatürde, MGNI amacıyla parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ve degistir ve gözle (P and O) varyantları gibi birçok algoritma önerilmistir. Ancak bu algoritmalar, göreceli olarak yüksek islem gücüne ihtiyaç duymanın yanında kısmi gölgeleme sartlarındaki basarıları da göreceli olarak düsüktür. 2020 tarihinde proje ekibi tarafından dönüm gerilimleri yöntemi (IVM) isimli bir MGNI yöntemi literatüre kazandırılmıstır. IVM global maksimum güç noktasının olustugu tepeyi tespit etmede basarı gösterse de yakınsana basarısı %95 civarında kalmaktadır. IVMnin izleme basarısı P ve O yöntemi yardımıyla iyilestirilebilir mi? arastırma sorusuna cevap bulmak için I2VM ismi verilen yeni ve özgün bir MGNI algoritması gelistirilmistir. Iki asamalı bir yöntem olan I2VMnin birinci asamasında IVMden ikinci asamada ise P ve O algoritmasından faydalanılmıstır. Bu sayede islem yükünü arttırmadan sade ve basarılı bir MGNI algoritması tasarlanmıstır. Proje kapsamında I2VMnin basarısı P ve O, PSO, ve IVM algoritmalarıyla karsılastırılmıstır. Karsılastırma sırasında PSIM benzetim yazılımı ve proje kapsamında temin edin BK precision SAS cihazı destekli deney düzeneginden faydalanılmıstır. PSIM benzetim ve deney sonuçları, önerilen algoritmanın MGNI basarısının P and O, PSO ve IVM yöntemlerinden daha iyi oldugunu göstermektedir. I2VM algoritması %99'un üzerinde izleme verimliligi ve 1 saniyenin altında yakınsama süresine sahiptir.
Anahtar Kelime: MPPT MGNI PV FV solar algorithm

Konular: Mühendislik, Elektrik ve Elektronik

-

Öz:
As is known, the electrical characteristics of photovoltaic (FV) systems depend on atmospheric conditions such as temperature, radiation and shading. For this reason, the use of fast and successful maximum power point tracking (MPPT) algorithms and hardware are a necessity from both an economic and an engineering point of view. In the literature, many algorithms such as particle swarm optimization (PSO) and perturb and obserb (P and O) variants have been proposed for MPPT. However, these algorithms need relatively high processing power and their success in partial shading conditions is relatively low. In 2020, a MPPT method named inflection voltages method (IVM) was introduced to the literature by the project team. Although IVM is successful in detecting the peak where the global maximum power point occurs, the convergence success remains around 95%. In order to find an answer to Can IVM's tracking success be improved with the help of the P and O method? research question, a novel MPPT algorithm called I2VM is proposed. In the first stage of I2VM, which is a two-stage method, IVM was utilized, and in the second stage, the P and O algorithm was utilized. In this way, a simple and successful MPPT algorithm has been designed without increasing the processing load. Within the scope of the project, the success of I2VM was compared with P and O, PSO, and IVM algorithms. During the comparison, PSIM simulation software and BK precision SAS device supported experimental setup were used. PSIM simulation and experiment results show that the MPPT success of the proposed algorithm is better than P and O, PSO and IVM methods. The I2VM algorithm has over 99% tracking efficiency and less than 1 second convergence time.
Anahtar Kelime:

Konular: Mühendislik, Elektrik ve Elektronik
Erişim Türü: Erişime Açık
APA KESİLMİŞ Z, AKSOY M (2022). Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. , 0 - 29.
Chicago KESİLMİŞ Zehan,AKSOY Murat Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. (2022): 0 - 29.
MLA KESİLMİŞ Zehan,AKSOY Murat Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. , 2022, ss.0 - 29.
AMA KESİLMİŞ Z,AKSOY M Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. . 2022; 0 - 29.
Vancouver KESİLMİŞ Z,AKSOY M Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. . 2022; 0 - 29.
IEEE KESİLMİŞ Z,AKSOY M "Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması." , ss.0 - 29, 2022.
ISNAD KESİLMİŞ, Zehan - AKSOY, Murat. "Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması". (2022), 0-29.
APA KESİLMİŞ Z, AKSOY M (2022). Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. , 0 - 29.
Chicago KESİLMİŞ Zehan,AKSOY Murat Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. (2022): 0 - 29.
MLA KESİLMİŞ Zehan,AKSOY Murat Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. , 2022, ss.0 - 29.
AMA KESİLMİŞ Z,AKSOY M Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. . 2022; 0 - 29.
Vancouver KESİLMİŞ Z,AKSOY M Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması. . 2022; 0 - 29.
IEEE KESİLMİŞ Z,AKSOY M "Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması." , ss.0 - 29, 2022.
ISNAD KESİLMİŞ, Zehan - AKSOY, Murat. "Dönüm Gerilimleri Tabanlı Maksimum Güç Noktası Izleme Algoritmalarının Gelistirilmesi Ve Deneysel Dogrulaması". (2022), 0-29.