Maximum power point tracker design for photovoltaic panel with artificial neural network referenced PID control method
Yapay sinir ağı referanslı PID kontrol yöntemine sahip fotovoltaik panel için maksimum güç noktası izleyici tasarımı
- Tez No: 815795
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SERHAT CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
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.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a Proportional Integral Derivative (PID) controller based Maximum Power Point Tracking (MPPT) method is proposed for photovoltaic (PV) power systems, which uses the Artificial Neural Network (ANN) output as a reference value. The proposed method is adapted for the traditional MPPT methods, change by perturb and observe (P&O) and Incremental Conductance (IC) MPPT algorithms. In the proposed method, ANN determines the required maximum power point (MPP) by looking at the instantaneous solar radiation and PV panel temperature, and thus an adaptive reference value is obtained according to the variable solar radiation and panel temperature. An error value is then generated by taking the difference between this reference MPP value and the PV instantaneous power. Finally, this error value is passed through a PID controller to obtain a control signal. This control signal is used instead of the normally fixed duty ratio in P&O and IC algorithms. Thus, adaptive duty ratio is produced according to variable solar radiation and panel temperature and according to a reference value. This can eliminate the disadvantages encountered in P&O and IC methods. The study has been tested by simulation studies on a 100 kW PV array connected to the grid via a boost type DC-DC converter and an inverter. Different radiation and PV panel temperature conditions were taken into account in order to represent the real ambient conditions in the tests. According to the findings, it has been observed that the proposed method has less power fluctuation, high speed response and less ripple ratio in duty ratio compared to traditional P&O and IC methods.
Benzer Tezler
- Güneş paneli ile maksimum güç noktası izleyici algoritmaları kullanılarak akü şarjının gerçekleştirilmesi
Realization of battery charging using maximum power point tracking algorithms with solar panel
UFUK BADAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ BEKİR YILDIZ
- Fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası izleyebilen iki fazlı sepıc dönüştürücü tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of maximum power point tracker with two-phase sepic converter for photovoltaic systems
ONUR KIRCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SABRİ ÇAMUR
- Fotovoltaik sistemler için parçalı gölgelenme durumlarında maksimum güç noktası izleyebilen şebeke bağlantılı yeni bir evirici tasarımı ve uygulaması
A new inverter design and implementation for grid connected photovoltaic systems with maximum power point tracking under partially shaded conditions
MURAT ÜNLÜ
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SABRİ ÇAMUR
- Fotovoltaik sistem için bulanık mantık destekli adaptif PID tabanlı maksimum güç noktası izleyici tasarımı
Fuzzy logic supported adaptive PID based maximum power point tracker design for photovoltaic system
CANSEL İNCEBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SERHAT CAN
- Fotovoltaik sistemlerde kısmi gölgelenme durumları için hibrit maksimum güç noktası izleyicisi tasarımı
Design of a hybrid maximum power point tracker for partial shading conditions in photovoltaic systems
TUĞBA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. MEHMET BAYRAK