Maximum power point tracker design for photovoltaic panel with artificial neural network referenced PID control method

Bu tezde, fotovoltaik (PV) güç sistemleri için Yapay Sinir Ağı (YSA) çıkışını referans değer olarak kullanan Oransal Integral Türevsel (PID) denetleyici esaslı bir Maksimum Güç Noktası İzleme (MPPT) yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntem geleneksel MPPT yöntemleri olan Değiştir Gözle (P&O) ve Artan İletkenlik (IC) MPPT algoritmaları için uyarlanmıştır. Önerilen yöntemde YSA anlık güneş ışınımı ve PV panel sıcaklığına bakarak olması gereken maksimum güç noktasını (MPP) belirlemekte ve böylece değişken güneş ışınımına ve panel sıcaklığına göre adaptif bir referans değer elde edilmektedir. Daha sonra bu referans MPP değer ile PV anlık gücü arasındaki fark alınmak suretiyle bir hata değeri oluşturulmaktadır. Son olarak bu hata değeri bir PID denetleyiciden geçirilerek bir kontrol işareti elde edilmektedir. Bu kontrol işareti ise PO ve IC algoritmalarındaki normalde sabit olarak alınan çevrim oranı yerine kullanılmaktadır. Böylece değişken güneş ışınımına ve panel sıcaklığına göre adaptif ve bir referans değere göre çevrim oranı üretilmektedir. Bu ise P&O ve IC yöntemlerinde karşılaşılan dezavantajları giderebilmektedir. Çalışma, yükselten tipi bir DC-DC çevirici ve bir evirici üzerinden şebekeye bağlı 100 kW gücündeki bir PV dizisi üzerinde benzetim çalışmaları ile test edilmiştir. Testlerde gerçek ortam koşullarını temsil edebilmek için farklı ışınım ve PV panel sıcaklık koşulları dikkate alınmıştır. Bulgulara göre önerilen yöntemin, geleneksel P&O ve IC yöntemlerine göre daha az güç dalgalanmasına, yüksek hızlı yanıta ve çevrim oranında daha az dalgacık oranına sahip olduğu gözlemlenmiştir.