Fotovoltaik dizilerin modellenmesi ve simülasyonu

Abstract

Günümüzde enerji güvenliği, küresel iklim değişikliği ve fosil yakıtların hızla tükenmesi, çevre dostu ve sürdürülebilir temiz enerji teknolojisi olan güneş enerjisi sistemlerine ilgiyi artırmıştır. Güneş enerjisi teknolojileri ile ilgili araştırma konuları arasında özellikle fotovoltaik enerji üretimi tahmini, çevirici seçimi ve tasarımı, maksimum güç noktası takip sistemleri ve sistem kontrolü ile ilgili konular güncelliğini korumaktadır.Fotovoltaik sistemlerin modellenmesi, güneş enerjisi üretim tesislerinde, değişen çevresel koşullar altında, enerji üretim tahmini ve verim analizi yapılabilmesi için hayati bir öneme sahiptir. Bir fotovoltaik model, değişen sıcaklık ve ışınım şartlarında fotovoltaik panelin akım ve güç değişimini gerilime göre matematiksel olarak ifade eder. Literatürde tek diyotlu ve çift diyotlu devre modelleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Doğruluk ve karmaşıklık göz önüne alındığında, bu çalışmada tek diyotlu model kullanılmıştır.Deneysel olarak ölçülen akım-gerilim verilerinin doğru bir şekilde izlenmesi için tahmin modelinde, parametre tahmin problemi bir optimizasyon problemine dönüşmüşütür. Literatürde yapılan son çalışmalarda sezgisel algoritmaların bu optimizasyonun çözümünde sıkça kullanıldığı görülmektedir. Bu tez çalışmasında, deneysel olarak ölçülmüş akım-gerilim verileri kullanılarak standart test koşullarında tek diyotlu model parametrelerini tahmin etmek için parçacık sürü optimizasyonu kullanılmıştır. Değişen ışınım ve sıcaklık şartlarında panelin davranışını tahmin etmek için yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için literatürde yaygın olarak kullanılan üç farklı yöntemle karşılaştırılmıştır. Ölçülen akım değerleri ile model akım değeri arasında tanımlanan karesel ortalama hata ile modelin doğruluğu gösterilmiştir. Simülasyon sonuçları, önerilen yöntemin fotovoltaik panelin akım-gerilim eğrisini yüksek hassasiyetle tahmin edebildiğini göstermektedir.

Today, energy security, global climate change and rapid depletion of fossil fuels have increased interest in solar energy systems, which are environmentally friendly and sustainable clean energy technology. Among the research topics related to solar energy technologies, especially related to photovoltaic energy production estimation, converter topology selection and design, maximum power point tracking systems and system control are kept up to date.The modeling of photovoltaic systems is of vital importance in the production of solar energy, under the changing environmental conditions, for the estimation of energy production and efficiency analysis. A photovoltaic model mathematically expresses the change of current of the photovoltaic module in terms of temperature and radiation. In the literature, single diode and double diode circuit models are widely used. Considering the accuracy and complexity, single diode model was used in this study.In the prediction model to accurately monitor the experimentally measured current-voltage data, the parameter estimation problem has become an optimization problem. In recent studies, it is seen that heuristic algorithms are frequently used in solving this optimization.In this thesis, particle swarm optimization was used to estimate single-diode model parameters under standard test conditions using experimentally measured current-voltage data. A new method has been proposed to estimate the behavior of the panel in changing radiation and temperature conditions. The proposed model was compared with three different methods commonly used in the literature to evaluate the performance of the proposed method. The accuracy of the proposed model is shown by the root mean square error between the measured current values and the model current value. The simulation results show that the proposed method can predict the current-voltage curve of the photovoltaic panel with high precision.