Flyback dönüştürücü tabanlı fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası izleme için akıllı dalga algoritması
2025
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Göksu Görel
Abstract (TR)
Yenilenebilir enerji kaynaklarına artan talep, fotovoltaik (PV) sistemleri sürdürülebilir enerji üretiminin vazgeçilmez bir bileşeni hâline getirmiştir. Ancak PV sistemlerinin verimliliği, ışınım ve sıcaklıktaki değişimlerden önemli ölçüde etkilenmekte olup, bu durum Maksimum Güç Noktası İzleme (MGNİ/MPPT) yöntemini kritik bir kontrol stratejisi hâline getirmektedir. Bu tez çalışmasında, Perturb and Observe (P&O) ve Incremental Conductance (InC) gibi klasik yöntemlerin yanı sıra, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Harris Hawks Optimizasyonu (HHO) gibi meta-sezgisel optimizasyon teknikleri de dâhil olmak üzere çeşitli MGNİ algoritmaları araştırılmış ve karşılaştırılmıştır. Bu yaklaşımlar temel alınarak, Akıllı Dalga Algoritması (Intelligent Wave Algorithm – IWA) adlı yeni bir yöntem önerilmiş ve literatürde ilk kez flyback dönüştürücü tabanlı PV sistemlerde MGNİ'ye uygulanmıştır. Tüm algoritmalar MATLAB/Simulink ortamında aynı çalışma koşulları altında modellenmiş ve benzetimi yapılmıştır. Yerleşme süresi, kararlı hâl kararlılığı ve güç elde etme gibi performans ölçütleri analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, P&O ve InC yöntemlerinin basit ve yaygın kullanıma sahip olmasına rağmen salınımlar ve düşük verim sorunları yaşadığını göstermiştir. PSO ve HHO ise yakınsama hızını ve dayanıklılığı artırarak daha az salınımla daha yüksek kararlı hâl gücü elde etmiştir. Önerilen IWA algoritması ise tüm senaryolarda üstün performans göstermiş, en hızlı yakınsamayı (0,007–0,015 s), en yüksek güç çıkışını (46–47 W) ve ihmal edilebilir düzeyde aşım veya salınım ile elde etmiştir. Bu bulgular, IWA'nın gerçek zamanlı MGNİ uygulamaları için son derece etkili ve hesaplama açısından verimli bir çözüm sunduğunu doğrulamaktadır. Bu katkı, yenilenebilir enerji optimizasyonu alanında özgün bir ilerleme niteliği taşımakta olup, hem laboratuvar hem de endüstriyel ortamlarda PV sistem performansının artırılmasına yönelik umut vadeden bir yol sunmaktadır.
Author
Nureddeen Ahmed Mohamed Hamed
Institution
How to Cite
Nureddeen Ahmed Mohamed Hamed (Yüksek Lisans Tezi). Flyback dönüştürücü tabanlı fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası izleme için akıllı dalga algoritması, 2025, Çankırı Karatekin Üniversitesi.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Türkiye'de kadınların çalışma hayatına katılımında muhafazakarlığın rolü(2023)
- Ankara ilinin turizm potansiyeli(2023)
- Aşırı kilo ve obezitede ghrelin'in rolü(2023)
- Üniversite personelinin toplumsal cinsiyet rollerine ilişkin tutumlarının değerlendirilmesi (Çankırı Karatekin Üniversitesi örneği)(2023)
- Nar kabuğu ekstraktının siraz (Capoeta damascına) ve bizir(Carasobarbus luteus) balığı filetolarının bazı fiziksel, kimyasal ve mikrobiyolojik özelliklerine etkisi(2023)
- Peygamber'e (S.A.V.) göre savaş etiği(2023)
