Coati optimizasyon algoritması kullanılarak pv güneş hücreleri ve modülleri parametre tahmini

Güneş enerjisi, fosil yakıtlara sürdürülebilir bir alternatif olarak öne çıkarken, fotovoltaik (PV) sistemler bu enerjiden elektrik üretiminde kilit bir rol oynamaktadır. PV modül performansının optimize edilmesi ise doğru parametre tahminini gerektirir. Bu çalışmada, PV modül parametrelerinin doğruluğunu artırmak ve enerji verimliliğini yükseltmek amacıyla Coati Optimizasyon Algoritması'na (COA) dayalı, karşıtlık temelli öğrenme ve kaos teorisini içeren gelişmiş bir optimizasyon yaklaşımı önerilmektedir. Yöntem, SDM, DDM ve genel PV modülleri üzerinde test edilmiş; JSO, HHO, WOA ve GWO gibi mevcut algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, COA tabanlı yaklaşımın hata oranlarını azaltarak, parametre ayarlarını iyileştirerek ve hesaplama verimliliğini artırarak üstün performans sergilediğini göstermektedir. Friedman testi de, COA'nın temel versiyonuna göre SDM, DDM ve PV modüllerinde sırasıyla %8,1; %10,79 ve %9,6 oranında iyileşme sağladığını ortaya koymuştur. Bulgular, önerilen yöntemin PV teknolojisinin gelişimine ve sürdürülebilir enerji kullanımına anlamlı katkılar sunduğunu göstermektedir.