Enerji sürekliliği için gölge etkili fotovoltaik sistemin şebeke/yük entegrasyonu

Yenilenebilir enerji kaynaklarının şebeke entegrasyonu arttıkça, bu sistemlerin düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesinin iyileştirilmesi şebeke kararlılığı ve enerji güvenliği için kritik önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, şebeke bağlantılı fotovoltaik sistemin düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesinin geliştirilmesi ele alınmıştır. İki aşamalı üç fazlı şebeke bağlantılı fotovoltaik sistem Matlab/Simulink'te modellenmiştir. Dinamik ve belirsiz şebeke koşullarına uyum sağlama ve çeşitli arıza senaryolarında genelleme yapma yetenekleriyle geleneksel yöntemlerden ayrılan derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı üç farklı denetleyici geliştirilmiştir. Bu denetleyicilerin dengeli ve dengesiz arızalar altındaki performansları birbirleriyle ve simbiyotik organizma arama algoritması ile optimize edilmiş oransal-integral denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, genelleme kapasitesini iyileştiren transfer öğrenmenin, daha üstün bir performans sağladığını göstermiştir. Ayrıca, fotovoltaik sistemin dayanıklılığını artırmak için düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesi ile çevresel faktörlerden kaynaklanan gölgelenme durumu birlikte incelenmiştir. Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi, değiştir-gözle algoritmasına kıyasla genelleme kapasitesini artırarak sistem dayanıklılığını geliştirmiştir.