Güneş enerjili sistemlerde kullanılan maksimum güç noktası takibi yöntemlerinin zeki algoritmalar yardımıyla uygulanması

Abstract

Bu çalışmada, güneş enerjili sistemlerde kullanılan zeki algoritmalar incelenmiştir. Fotovoltaik (PV) panellerin enerji üretim kapasitesi ışınım ve sıcaklıkla bağlantılı olarak her an değişmekte ve değişenken şartlarda bile sürekli olarak maksimum güç üretmek PV sistemlerin en önemli konusunu oluşturmaktadır. PV panellerde, o anki ışınım ve sıcaklık çalışma şartları altında alınabilecek gücü en yüksek yapmak için maksimum güç noktası takibi (MPPT) algoritmaları kullanılmakta ve verim bu şekilde önemli oranda attırılabilmektedir. Bu sebeple çeşitli klasik MPPT algoritmaları kullanılmaktadır. Fakat günümüzde klasik algoritmaların yerine, insan gibi düşünme, karar verme ve genelleme yapma yetisi kazandırılmaya çalışılan zeki algoritmalar kullanılmaktadır. Yapay sinir ağları (YSA), bulanık mantık (BM) ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO), PV sistemlerde MPPT için kullanılan en popüler zeki algoritmalar sınıfındadır. Bu çalışmada YSA, BM ve PSO zeki algoritmalarının PV sistemlerde kullanım amaçları, her algoritmanın MPPT kullanımında ki işlem basamakları ve algoritmaların maksimum güç noktasına katkıları ayrıntılı olarak incelenmiştir. Çalışmanın sonuç bölümünde PV dizi bağımlılığı, yazılım zorluğu, analog/dijital bilgi kullanımı, periyodik güncelleme, uygulama zorluğu, izleme hızı, gerçek MPPT ve kontrol değişkeni ölçütleri bakımından kullanılan zeki algoritmalar kıyaslanmıştır. Bu çalışma ile güneş enerjili sistemlere YSA, BM ve PSO algoritmaları uygulanmıştır. Kullanılan zeki algoritmalar ile güneş enerjili sistemlere, insan beyninin düşünme, genelleme yapma, öğrenme, karar verme ve beynin bir işlevi yerine getirme yetisi kazandırılmaya çalışılmıştır. Ayrıca insan beyninin benzetimine ek olarak kuşların davranışları da gözlemlenerek doğanın benzetimi de güneş enerjili sistemlere uygulanmaya çalışılmış ve maksimum güç noktası takibi için zeki sistemler tasarlanmıştır.

In this study, intelligent algorithms which are used alternative energy source systems are examined. The capacity of photovoltaic panels' energy production is changing every moment and even in variable conditions continuously producing maximum power constitutes the most important issues of PV systems. On PV panels, under the current radiation and temperature operating conditions, to the highest power that can be taken maximum power point tracking (MPPT) algorithms are used and on this way, the performance can be increased significantly. That's why, various MPPT algorithms are used. But, nowadays, instead of the classical algorithms, intelligent algorithms that are tried to have the ability to think, decide and make generalizations like a human being are being used. Artificial neural networks (ANN), fuzzy logic (FL), and particle swarm optimization (PSO) are in the class of the most popular intelligent algorithms that are used for MPPT in the PV systems. In this study, the purpose of using the intelligent algorithms like ANN, FL, PSO in the PV systems, the process steps of each algorithm in the use of MPPT, and the contribution to the maximum power point algorithms have been examined in detail. In the conclusion part of the study, intelligent algorithms that are used in features such as software challenge, implementation challenge, operating speed, and the estimation of real MPPT point are compared. Through this study YSA ,BM, and PSO algorithms are applied to energy source systems.Via intelligent algorithms which have been used ,energy source systems have been aimed to obtain the ability of thinking , generalization , learning , decision, an implementation of a function of human brain .Also , in addition to the resemblance of human brain, by observing the behaviors of birds , too, the resemblance of nature has also been aimed to be carried out and intelligent systems have been designed to follow maximum power point.