Fotovoltaik sistemler için kısmi gölgeli koşullarda maksimum güç noktasının takibinde kullanılan optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması

Dünyada elektrik enerji üretiminde en çok kullanılan kaynaklar fosil yakıtlardır. Nüfus artışı ve teknolojinin gelişmesine bağlı olarak enerji talebindeki artış yakın gelecekte fosil yakıtların rezervlerinin sınırlı olmasına bağlı olarak fosil yakıtlar üzerinden karşılanamayacaktır. Bu durum alternatif yenilenebilir enerji üretim sistemleri arayışını zorunlu kılmıştır. Ayrıca fosil yakıtların çevreye verdiği zararlar ve maliyetindeki artışlar sebebiyle yenilenebilir enerji kaynaklarına olan talep artmıştır. Yenilenebilir enerji kaynakları içerisinde güneş enerjisinden fotovoltaik (FV) panellerle elektrik üretimi çevreci, güvenilir ve gürültüsüz olması gibi avantajlarından dolayı ön plana çıkmaktadır. Ancak FV panellerin verimliliği çevre koşullarından önemli oranda etkilenmektedir. Bu nedenle, fotovoltaik sistemden maksimum güç elde etmek için maksimum güç noktası takibi (MGNT) teknolojisi gereklidir. Takip teknolojilerinde maksimum güç noktası elde edilmesindeki önemli stratejilerden birisi de maksimum güç noktası takip algoritmalarıdır. Bu çalışmada, sabit ışınım ve kısmi gölgeli durumlar için literatürde yer alan maksimum güç noktası takip algoritmaları incelenmiştir. Geleneksel MGNT yöntemlerinden olan klasik değiştir ve gözle, klasik artırımlı iletkenlik, ayrıca yeni kontrol stratejilerinde kullanılan değiştirilmiş değiştir ve gözle ve değiştirilmiş artımlı iletkenlik incelenmiştir. Metasezgisel yöntemlerden balina optimizasyonu, parçacık sürü optimizasyonu ve gri kurt optimizasyonu algoritmaları incelenmiştir. Sabit dağılımlı ışınım ve kısmi gölgeli durumlarında MGNT algoritmaların performansını karşılaştırmak için beş farklı senaryo geliştirilerek MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirilen benzetim çalışmalarıyla detaylı olarak incelenmiş ve performans sonuçları ayrıntılı bir şekilde sunulmuştur. Elde edilen benzetim sonuçlarına göre; değiştirilmiş değiştir ve gözle ile değiştirilmiş artımlı iletkenlik yöntemleri, klasik değiştir ve gözle ile klasik artımlı iletkenlik yöntemlerine göre daha üstün performansa sahip olduğu, meta-sezgisel yöntemlerin farklı kısmi gölgeli koşullar için değiştir ve gözle ile artımlı iletkenlik gibi geleneksel yöntemlere kıyasla daha iyi performansa sahip oldukları, kısmi gölgeli koşullar için balina optimizasyon algoritmasının doğruluk ve izleme süresi açısından parçacık sürü optimizasyonu ve gri kurt optimizasyonu algoritmalarına göre üstün olduğu görülmüştür.