Power management of PV-battery system based on artificial intelligent techniques
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 805924
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nüfusun hızla artması ve küresel ısınmaya yönelik artan endişe nedeniyle yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı dikkatleri üzerine çekmiştir. Yenilenebilir enerji kaynakları, karbon emisyonlarını azaltarak ve ucuz enerji üreterek çevremiz üzerinde önemli bir faydalı etkiye sahiptir. Güneş enerjisi, kullanılabilirliği, erişilebilirliği ve diğer yenilenebilir enerji kaynaklarına kıyasla düşük işletme ve bakım maliyetleri nedeniyle en yaygın kullanılan yenilenebilir enerji kaynaklarıdır. Fotovoltaik paneller de daha ekonomik hale geliyor, iş dünyasında umut verici bir geleceğe sahip ve çevreye faydalı. Güneş enerjisi, geceleri güneş ışığı bulunmadığından ve çevresel değişikliklerden güçlü bir şekilde etkilendiğinden, düzensiz olma sorununa sahiptir. Güç akışı yönetimi, PV bataryaya entegre modülün güvenli ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için çok önemlidir. Müşteri talebini karşılamak için, PV bataryaya entegre modül sistemi bir enerji yönetim sistemini benimsemelidir. Bu çalışma, sistem çalışması sırasında meydana gelebilecek yedi çalışma modunun önemini ve pil çalışmasının hasardan nasıl kurtarılacağını göstermektedir. Bir yapay zeka stratejisi aracılığıyla elde edilen bir optimizasyon faktörü, şebeke gücünün yük talebini karşılamaya katkısını belirleyecektir. Bu çalışmanın amacı, PV pilinin güç kalitesini ve enerji yönetimini geliştirmek açısından maksimum güç noktası takibini sağlayan yapay akıllı yönteme dayalı parçacık sürüsü optimizasyon algoritması kullanarak“PV pil sisteminin”verimliliğini optimize etmektir. Bu çalışmanın sonuçları, yapay zeka stratejisi kullanıldığında“PV sistemin veriminin arttığını”, gerilim kararlılığının ve frekans cevabının iyileştiğini göstermektedir. Önerilen sistem MATLAB Simulink programı kullanılarak modellenmiştir.
Özet (Çeviri)
Due to the population's rapid growth and increasing concern about global warming, the use of renewable energy sources has gained attention. Renewable energy sources have a significant beneficial influence on our environment by reducing carbon emissions and producing inexpensive power. Solar energy is the most extensively utilized renewable energy sources because of its availability , accessibility, and reduced operating and maintenance costs when compared to other renewable energy sources. Photovoltaic panels are also getting more economical, have a promising future in business, and are environmentally beneficial. Solar energy has the issue of being irregular since sunlight is not available at night and is strongly influenced by environmental changes. Power flow management is essential to ensure the PV-battery-integrated module functions safely and efficiently. In order to fulfil customer demand, the PV-battery-integrated module system must adopt an energy management system. This work demonstrates the significance of seven operation modes that can happen during the system operation and how to save the battery operation from damage. An optimization factor obtained through an artificial intelligence strategy will determine the grid power's contribution to satisfying the load demand. The aim of this study is to optimize the efficiency of the PV-battery system“ by using particle swarm optimization algorithm base on artificial intelligent method that used achieve maximum power point tracking in terms of enhancing the power quality and energy management of the PV-battery module. The results of this work show that,”the efficiency of the PV system is increased" when the artificial intelligence strategy is used, and voltage stability and frequency response are improved. The proposed system modelling by using MATLAB Simulink program.
Benzer Tezler
- Design of management and monitoring system for renewable energy smart grid based on internet of things
Yenilenebilir enerji akıllı şebeke nesnelerin internetini tabanlı yönetim ve izleme sistemi tasarımı
MOHAMMED KAREEM MOHAMMED JANABI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Fotovoltaik sistemlerde güç noktası takibi algoritmalarının performans karşılaştırması
Performance comparison of power point tracking algorithms in photovoltaic system
MERVENUR KUTLU ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL OĞUZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KAYSAL
- Güç sistemlerinde kullanılan kontrol tekniklerinin incelenmesi
Investigation of control techniques used in power systems
REEM FARIS ABOOD ABOOD
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EnerjiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ DURUSU
- AI-based narma-l2 control architecture for microgrids with integrated hybrid energy storage system
Entegre hibrit enerji depolama sistemli mikro şebekeler için yapay zeka tabanlı narma-l2 kontrol mimarisi
BİRAND ERDOĞAN
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TÜMAY
- Fotovoltaik bir santralin farklı çevresel koşullar altındaki güç tahmini için uygun makine öğrenmesi yöntemlerinin araştırılması
Investigation of suitable machine learning methods for power predicton of a photovoltaic plant under different environmental conditions
MEHMET ALBAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK