Geri Dön

Üç seviyeli hibrit aktif nötr noktası kenetlemeli fotovoltaik eviricilerde yapay sinir ağı tabanlı akım kontrolü

Artificial neural network-based current control for three-level hybrid active neutral point clamped photovoltaic inverters

  1. Tez No: 1010746
  2. Yazar: AYDIN BAŞKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BÜNYAMİN TAMYÜREK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Fotovoltaik (FV) sistemlerin hızla artması, yüksek verimlilik, düşük Toplam Harmonik Bozulma (THB) ve daha yüksek güç kalitesi sunabilen daha gelişmiş evirici yapılarının kullanımını zorunlu hâle getirmiştir. İki seviyeli eviricilerde görülen yüksek dv/dt, yüksek harmonik içeriği ve sınırlı dalga şekli kalitesi gibi dezavantajlar, çok seviyeli evirici topolojilerine geçişi hızlandırmıştır. Çok seviyeli yapılar daha küçük gerilim basamakları üreterek THB'yi azaltmakta ve filtre gereksinimlerini hafifletmektedir. Bu bağlamda Üç Seviyeli Aktif Nötr Noktası Kenetlemeli (3S-ANNK) topolojisi; nötr noktasının aktif kontrol edilebilmesi, daha dengeli termal dağılım ve geniş güç aralığında yüksek verimlilik sunması nedeniyle öne çıkmaktadır. Si-SiC tabanlı Üç Seviyeli Hibrit ANNK (3S-HANNK) yapıları ise maliyet-performans açısından ek avantaj sağlamaktadır. Kontrol tarafında, geleneksel oransal-integral (PI) denetleyiciler doğrusal olmayan ve değişken FV koşullarında sınırlı uyarlanabilirlik göstermekte ve zahmetli parametre ayarları gerektirmektedir. Son yıllarda güç elektroniğinde yapay zekâ tabanlı denetim yaklaşımlarının yaygınlaşması, dinamik koşullara hızlı uyum sağlayabilen yöntemlere olan ilgiyi artırmıştır. Bu doğrultuda yapay sinir ağları (YSA), akım-gerilim ilişkilerini öğrenebilme, geniş çalışma aralıklarında genelleme yapabilme ve parametre ayarı gerektirmeyen yapısıyla umut vadeden bir alternatif hâline gelmiştir. Bu çalışma, 3S-HANNK evirici için YSA tabanlı bir akım denetleyicisi önermektedir. Çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) mimarisi; tahmin doğruluğu, eğitim süresi ve THB performansı gözetilerek optimize edilmiş, eğitim süreci hızlı yakınsama sağlayan Levenberg-Marquardt algoritmasıyla yürütülmüştür. Farklı güç faktörleri ile aktif/reaktif güç senaryolarını kapsayan benzetim sonuçları, YSA tabanlı denetleyicinin klasik PI kontrolüne kıyasla daha düşük THB, daha hızlı geçici rejim tepkisi ve eğitim dışı çalışma noktalarında dahi kararlı performans sunduğunu göstermektedir. Bulgular, YSA tabanlı akım kontrolünün hibrit çok seviyeli eviricilerde güç kalitesini ve güvenilirliği artırmak için etkili bir çözüm olduğunu doğrulamaktadır.

Özet (Çeviri)

The rapid expansion of photovoltaic (PV) systems has increased the demand for advanced inverter structures capable of delivering high efficiency, low Total Harmonic Distortion (THD), and improved power quality. The limitations of conventional two-level inverters, such as high dv/dt stress, elevated harmonic content, and restricted waveform quality, have accelerated the transition toward multilevel inverter topologies. By generating smaller voltage steps, multilevel structures effectively reduce THD and ease filter requirements. In this context, the three-level Active Neutral Point Clamped (3L-ANPC) topology stands out due to its active neutral-point controllability, balanced thermal distribution, and high efficiency over a wide power range. Hybrid 3L-HANPC configurations combining Si and SiC switches further enhance the performance-cost trade-off. On the control side, conventional proportional-integral (PI) controllers exhibit limited adaptability under nonlinear and dynamically changing PV operating conditions and require time-consuming parameter tuning. To address these limitations, this study proposes an artificial neural network (ANN)-based current controller for a 3L-HANPC inverter. A multilayer perceptron (MLP) architecture is optimized by jointly considering prediction accuracy, training time, and THD performance, and the network is trained using the Levenberg-Marquardt algorithm to ensure fast convergence. Simulation results obtained under various power factor conditions and active/reactive power scenarios demonstrate that the proposed ANN-based controller achieves lower THD, faster transient response, and stable operation even at operating points outside the training set when compared to the conventional PI controller. These results confirm that ANN-based current control provides an effective and reliable solution for improving power quality in hybrid multilevel inverter systems.

Benzer Tezler

  1. Şebeke bağlantılı üç seviyeli aktif orta noktası kenetlemeli (ANPC) eviricinin denetimi

    Control of grid-connected three-level active neutral point clamped (ANPC) inverter

    AHMET YÜKSEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. İBRAHİM SEFA

  2. Fotovoltaik uygulamalar için çok seviyeli eviricide modülasyon tekniklerinin karşılaştırmalı analizi

    A comparative analysis of modulation techniques in multilevel inverter for pv applications

    NAZLICAN ÇAVLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE ÖZKOP

  3. A learning-centric end-to-end hybrid system for in-situ thermographic inspection in automated fiber placement

    Otomatik fiber yerleştirmede yerinde termal denetim için öğrenme tabanlı uçtan uca hibrit bir sistem

    MUHAMMED ZEMZEMOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL

  4. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  5. Development of multi-level inverter for power quality enhancement

    Güç kalitesini artırmak için çok seviyeli eviricinin geliştirilmesi

    OMAR KANAAN NOORI ALBASRI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ