Geliştirilmiş parçacık sürü optimizasyon algoritması kullanarak optimal güneş pili parametrelerinin belirlenmesi

Kaynaklar, enerji de dahil olmak üzere hızlı küresel gelişme nedeniyle sürekli artan bir talebe sahiptir. Enerji ihtiyaçlarını karşılamak için petrol ve kömürün yakılması, fosil yakıt rezervlerinin tükenmesine, çevresel kirlenmeye, iklim değişikliğine ve diğer ilişkili sorunlara neden olabilir. Bu nedenle, fosil yakıtlardan yenilenebilir enerjiye geçiş, bu sorunların önerilen çözümü olarak kabul edilmektedir. Yenilenebilir enerji rüzgar, jeotermal, biyokütle ve güneş enerjisini içermektedir. Güneş enerjisi, saflığı, kirlilikten yoksun olması, yeterli rezervlere sahip olması ve uzun vadeli kullanım potansiyeli nedeniyle umut verici bir alternatif enerji kaynağıdır. Bu sistemler güneş radyasyonunu doğrudan elektriğe dönüştürerek güneş pillerini en uygun yenilenebilir enerji kaynaklarından biri haline getirir. Bu tezde güneş pillerinin doğru modellemesi önemli bir konudur. Parametreler, modelin sonuçlarının gerçek sistem ölçümlü verileriyle eşleşmesi şeklinde belirlenmelidir. Güneş pili karakteristikleri (gerilime göre akım eğrisi) son derece doğrusal olmadığından, geleneksel klasik yöntemlerle sistemin belirlenemeyen parametrelerini tanımak imkansızdır. Bu nedenle, akıllı algoritmalar kullanılmalıdır. Fotovoltaik piller için optimal ayarları bulmak için birçok algoritma geliştirilmiştir, ancak bunların birçoğu aynı temel hatalı noktalarda takılı kalma sorununu paylaşır. Ayrıca, güneş hücresi parametrelerinin belirlenmesi sorununu çözmek için kullanılan bazı algoritmalar yavaş yakınsama hızına sahip olup zaman zaman dağılabilir. Yerel optimumlara takılmaktan kaçınmak için yakınsama ile yüksek doğruluk dengesine sahip bir algoritma gerekmektedir. Bu tezde güneş hücresi parametreleri belirlenmiş ve ortalama hata gücü, geliştirilmiş bir PSO algoritması kullanılarak en aza indirilmiştir. Bu araştırma için tek diyotlu, çift diyotlu ve üç diyotlu güneş hücresi modelleri dikkate alınmıştır. Amaç fonksiyonunun sonuçları, üç diyotlu modelin üstün performansa sahip olduğunu, bunu çift diyotlu ve tek diyotlu modellerin takip ettiğini göstermiştir ve bunların kök ortalama kare hata değerleri sırasıyla 6.966263e-04, 7.28000e-04 ve 7.7299e-04 olarak bulunmuştur. En uygun güneş hücresi modelinin noktalarını belirleyerek çeşitli algoritmaların simülasyon sonuçlarını karşılaştırdık. Bulgularımız, bazı algoritmalara kıyasla algoritmamızın daha doğru sonuçlar ürettiğini. Bu bulgular, güneş hücrelerinin performansını artırmak için tekniklerimizin verimli olduğunu desteklemektedir. Ayrıca, optimizasyon prosedüründen elde edilen tahmini parametrelerin gerçek sonuçlarla yüksek bir tutarlılık derecesine sahip olduğu gözlemlenmiştir.