Termoelektrik jeneratörlerde maksimum güç noktası izleme yöntemlerine metasezgisel algoritmaların uyarlanması ve performans değerlendirmesi

Enerji ihtiyacının ana kaynağı olan fosil yakıtların yenilenemez yapıları ve çevre üzerindeki olumsuz etkileri nedeniyle, daha temiz daha sürdürülebilir enerji kaynakları arayışı ve enerjinin verimli kullanımı günümüzde büyük bir araştırma konusudur. Termoelektrik jeneratörler (TEG) atık ısıyı elektrik enerjisine çevirerek enerji verimliliğine katkıda bulunurlar. Ancak TEG sistemlerinin bir dezavantajı olan düşük verimliliği dikkate alındığında, TEG cihazının performansını iyileştirmek ve tam kapasitesine yakın çalışmasını sağlamak için TEG iç direnci ile yük direncinin empedans eşlemesi yapılarak TEG'i maksimum güç noktasında (MPP) çalıştırmak gerekir. Yük değeri her zaman iç dirence eşit olamayacağı için empedans eşlemesi işlemi DC-DC dönüştürücüler ile yapılır. DC-DC dönüştürücüler maksimum güç noktası izleme (MPPT) algoritmaları ile TEG'den hem kararlı bir gerilim alınmasını hem de MPP'nin yakalanmasını sağlarlar. Geleneksel MPPT yöntemleri ile global MPP'ye ulaşmada problemler yaşanmaktadır. Dolayısıyla geleneksel MPPT yöntemlerinin bu eksikliklerini gidermek amacıyla, günümüzde metasezgisel algoritmaların MPPT yöntemlerinde kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada, ilk olarak, Kyroterm TGM-199-1.4-0.8 TEG modülünün MATLAB/Simulink® modeli oluşturulmuştur. Sonra, geleneksel algoritmalardan olan ve geliştirilen algoritmalara bir referans teşkil eden Değiştir ve Gözlemle (P&O) MPPT algoritması ile çalışan bir DC-DC yükselten dönüştürücünün ve TEG sisteminin tasarımı ve modellemesi gerçekleştirilerek MPP yakalama eğrileri çıkarılmıştır. Daha sonra, metasezgisel algoritmalardan olan ve geleneksel algoritmalarda yaşanan lokal MPP'ye takılma sorununu azaltıcı etkilere sahip Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Gri Kurt Optimizasyonu (GWO) ve daha önce MPPT yöntemi olarak TEG'lere uyarlanmamış Bal Porsuğu Optimizasyonu (HBO) algoritmaları kullanılmış ve gerçek TEG sistemine uygulanmıştır. Son olarak, simülasyon ve deneysel çalışmalarda yük değişimine bağlı olarak yöntemlerin çıktıları değerlendirilmiştir. Tüm algoritmalar MPP'yi izlemiş ve P&O algoritması ile kıyaslanmıştır. Farklı yükler altında en fazla güç sırasıyla HBO, GWO, PSO ve P&O algoritmaları ile elde edilmiştir.