Geri Dön

Adaptive neuro-fuzzy inference systems based estimation of photovoltaic cell parameters using data set obtained outdoor measurements of photovoltaic module

Fotovoltaik modülün dış ortamda elde edilen veri seti ölçümlerini kullanarak fotovoltaik hücre parametrelerinin uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemleri tabanlı tahmini

PDF İndir

  1. Tez No: 691925
  2. Yazar: BETÜL PADAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT AKSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: PV Modeli, PV Hücresinin Parametreleri, ANFIS, PV Model, Parameters of PV Cell, ANFIS
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yakın gelecekte enerji arzında önemli bir rol oynayacak olan yenilenebilir enerji kaynaklarından güneş enerjisi, yenilenebilir enerji kaynakları arasında birincil enerji kaynağıdır. Son zamanlarda, birçok avantajından dolayı güneş enerjisi sistemleri en ilgi çekici konulardan biri haline gelmiştir. Deneysel verileri kullanarak bir güneş enerjisi sistemi olan fotovoltaik (PV) panellerin parametrelerini anlamak, PV panellerin tasarımı, değerlendirilmesi ve verimliliğinde önemli bir rol oynar. Bu bağlamda PV panellerinin farklı çalışma koşulları ve performans karakteristiklerinin elde edilmesi ile ilgili çalışmalar son yıllarda dikkat çekici bir biçimde artış göstermiştir. Bu çalışmada, fotovoltaik hücrenin beş parametre modeli olarak da bilinen tek diyot modelinin bilinmeyen parametreleri olan; foto akım (I_ph), diyot doyma akımı (I_0), diyot idealite faktörü (n), seri direnç (R_s) ve paralel direnç (R_p) deneysel veriler kullanılarak ANFIS ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Üretici veri sayfası bilgileri ve ANFIS çıktı sonuçları MATLAB/Simulink ortamında karşılaştırılarak I-V ve P-V karakteristikleri elde edilmiştir. Simülasyon sonuçları PV modül bilinmeyen parametrelerin çıkarılmasında ANFIS kullanılmasının faydalı bir araç olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Solar energy, which will play an important role in energy supply in the near future, is the primary energy source among renewable energy sources. Recently, solar energy systems have become one of the most interesting topics due to their many advantages. By using experimental data, to extract the parameters of photovoltaic (PV) panels which is a solar energy system plays an important role in the design, evaluation and efficiency of PV panels. In this context, studies on obtaining different operating conditions and performance characteristics of PV panels have increased remarkably in recent years. In this study, unknown parameters of single diode model equivalent circuit, also known as five parameter models of photovoltaic cell; photo current (I_ph), diode saturation current (I_0), diode ideality factor (n), serial resistance (R_s) and parallel resistance (R_p) were tried to be estimated with ANFIS using experimental data. Manufacturer datasheet information and ANFIS output results are compared in the MATLAB/Simulink environment; I-V and P-V characteristics have been obtained. Simulation results showed that the use of ANFIS in the extraction of unknown parameters of the PV module is a useful tool.

Geri Dön