Fotovoltaik Sistemler İçin Kısmi Gölgeli Koşullarda Maksimum Güç Noktasının Takibinde Kullanılan Optimizasyon Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması

Abstract

ÖZET: 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.

ABSTRACT: One of the most current resources to generate electric energy in the world is fossil fuels. It is seen not to possible to supply energy in near future from fossil fuels because rise of energy demand depending population increase and technological developments due to limited reserve of fossil fuels. This situation makes forcedly search of alternative renewable energy systems. In addition, the demand for renewable energy sources has increased due to the damage of fossil fuels to the environment and the increase in their costs. Among renewable energy sources, electricity generation from solar energy with photovoltaic (PV) panels stands out due to its advantages such as being environmentally friendly, reliable and noiseless. However, the efficiency of PV panels is significantly affected by environmental conditions. Therefore, maximum power point tracking (MPPT) technology is required to extract maximum power from the photovoltaic system. One of the important strategies in obtaining maximum power point in tracking technologies is maximum power point tracking algorithms. In this thesis, maximum power point tracking algorithms in the literature for uniform irradiance and partial shading conditions are examined. Traditional MPPT methods classical perturbation and observation, classical incremental conductance, as well as modified perturbation and observation and modified incremental conductance used in new control strategies were examined. Whale optimization, particle swarm optimization and gray wolf optimization algorithms from metaheuristic methods are examined. Five different scenarios were developed to compare the performance of MPPT algorithms in the case of uniform irradiance and partial shading conditions, and they were analyzed in detail with simulation studies carried out in MATLAB/Simulink, and the performance results were presented in detail. According to the obtained simulation results, it has been observed that; Modified perturbation and observation and modified incremental conductance methods have superior performance than classical perturbation and observation and classical incremental conductance methods, metaheuristics have better performance for different partial shading conditions compared to traditional methods such as perturbation and observation and incremental conductance, the whale optimization algorithm for partial shading conditions is superior to particle swarm optimization and gray wolf optimization algorithms in terms of accuracy and tracking time.