Fotovoltaik sistemlerde genişletilmiş kalman filtresi ile çıkış gücü kestirimi
Output power estimation using the extended kalman filter in photovoltaic system
- Tez No: 972534
- Danışmanlar: PROF. DR. ALKAN ALKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Güneş enerjisi santrali, Sürdürülebilir enerji, Yeşil enerji, Solar energy plant, Sustainable energy, Green energy
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küresel enerji talebinin artması ve fosil yakıtların çevresel etkileri, yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelimi hızlandırmıştır. Yenilenebilir enerji kaynakları, fosil yakıtların tükenmesi ve iklim değişikliği gibi küresel sorunlar karşısında sürdürülebilir enerji çözümleri sunmaktadır. Bu bağlamda fotovoltaik sistemler temiz ve sınırsız bir enerji kaynağı olan güneş ışığını elektrik enerjisine dönüştürerek, enerji ihtiyacının karşılanmasında kritik bir rol oynamaktadır. Ancak, fotovoltaik sistemlerinin verimliliği güneş ışınımı, ortam sıcaklığı, panel sıcaklığı, nem ve gölgeleme gibi değişken çevresel faktörlere bağlı olarak anlık değişmektedir. Bu değişkenlik, enerji üretiminin kestirimin sağlanmasını zorlaştırmakta ve şebeke entegrasyonu ile enerji yönetimi süreçlerini karmaşıklaştırmaktadır. Bu nedenle, fotovoltaik sistemlerinden elde edilen çıkış gücünün doğru bir şekilde kestirimin sağlanması, enerji üretim planlaması, şebeke entegrasyonu ve akıllı enerji yönetimi açısından büyük bir önem taşımaktadır. Fotovoltaik sistemlerde çıkış gücü kestiriminde çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Literatürde tek diyot eşdeğer devre modeli, makine öğrenmesi yöntemleri ve fiziksel yöntemlerden hibrit model ile yapılmış çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmalar dışında en iyi sonuçlar Kalman filtresinin (KF) kullanıldığı çalışmalardan elde edilmiştir. Kokusuz Kalman filtresi (KKF) ile fotovoltaik sistemin veri tabanlı dinamik durum kesitimi ve eşdeğer devre modeli kestirim çalışmaları da yer almaktadır. Ancak bu çalışmalarda güç kestirimi, dinamik sistem modeli parametreleri ve eşdeğer devre modeli parametrelerinin kestirimi ile dolaylı olarak elde edilmektedir. Bu çalışmada, Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF) ile fotovoltaik sistemlerin çıkış gücünün doğrudan kestirimi amaçlanmıştır. Bu amaçla fiziksel tabanlı bir model oluşturulmuştur. GKF, model ile ölçüm arasındaki farkı azaltmayı amaçlamaktadır. GKF ile geliştirilen kestirim sonuçları gerçek verilerle karşılaştırıldığında, sistemin daha kararlı ve doğru bir yön aldığı görülmektedir. Yöntem, metrik hata hesaplama yöntemlerinden MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hata), MSE (Ortalama Karesel Hata), RMSE (Ortalama Karesel Hata) ve SMAPE (Simetrik Ortalama Mutlak Hata) metrikleri ile değerlendirilmiştir. GKF destekli yöntemde yüzdelik hatanın, modelin tek başına yaptığı kestirimlere kıyasla önemli ölçüde azaldığı görülmüştür. Sonuç olarak, bu çalışma GKF destekli fiziksel modellemenin fotovoltaik sistemlerinin güç kestiriminde etkisini ortaya koymuştur. Çalışma sonuçları, GKF'nin fotovoltaik sistemlerinden elde edilen çıkış gücü kestirimlerinde başarılı bir performans sergilediğini ve özellikle ölçüm hatalarının etkisini minimize ederek enerji yönetiminde kullanılabilecek güvenilir bir yöntem sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Increasing global energy demand and the environmental impacts of fossil fuels have accelerated the shift towards renewable energy sources. Renewable energy sources offer sustainable energy solutions to global challenges such as fossil fuel depletion and climate change. In this context, photovoltaic systems play a critical role in meeting energy needs by converting sunlight, a clean and unlimited energy source, into electricity. However, the efficiency of photovoltaic systems fluctuates instantaneously depending on variable environmental factors such as solar radiation, ambient temperature, panel temperature, humidity, and shading. This variability complicates energy production prediction and complicates grid integration and energy management processes. Therefore, accurately estimating the output power of photovoltaic systems is crucial for energy production planning, grid integration, and smart energy management. Various methods are used to estimate the output power of photovoltaic systems. Literature includes studies using the single diode equivalent circuit model, machine learning methods, and hybrid models using physical methods. The best results, apart from these studies, have been obtained in studies using the Kalman filter. Data-based dynamic state prediction and equivalent circuit model estimation studies of photovoltaic systems using the Unscented Kalman filter are also included. However, in these studies, power estimation is obtained indirectly by estimating the dynamic system model parameters and the equivalent circuit model parameters. This study aims to directly estimate the output power of photovoltaic systems using the Extended Kalman Filter (EKF). For this purpose, a physically based model was created. EKF aims to reduce the difference between the model and the measurement. When the estimation results developed with EKF are compared with real data, it is observed that the system is more stable and accurate. The method was evaluated using the metric error calculation methods MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MSE (Mean Square Error), RMSE (Mean Square Error), and SMAPE (Symmetric Mean Absolute Error). It was observed that the percentage error in the EKF-assisted method was significantly reduced compared to predictions made by the model alone. In conclusion, this study demonstrated the effectiveness of EKF-assisted physical modeling in power estimation of photovoltaic systems. The study results show that the Extended Kalman filter performs well in estimating the output power from photovoltaic systems and provides a reliable method that can be used in energy management, especially by minimizing the effect of measurement errors.
Benzer Tezler
- Fotovoltaik enerji ile beslenen smsm sürücüsünün değişken şartlar altında geniş hız aralığında sensörsüz kontrolü
Wide-speed-range sensorless control of a photovoltaic powered pmsm drive under varying conditions
ABBAS MAHMOOD OGHOR ANWER
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET AFŞİN KULAKSIZ
- Effıcıency enhancement of thermoelectrıc (TE) modules of photovoltaıc-thermoelectrıc (PV-TE) hybrıd systems
Fotovoltaik-termoelektrik hibrid sistemlerinin termoelektrik modüllerinin verimlerinin arttırılması
SELÇUK BULAT
Doktora
İngilizce
2025
EnerjiSakarya ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERKOVAN
- İş güvenliği eğitimlerinde sanal gerçeklik yaklaşımı: Fotovoltaik güç sistemleri
Virtual reality approach in occupational safety training: Photovoltaic power systems
BEGÜM ERTEN
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriMarmara Üniversitesiİş Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT ORAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİK ZİYA YAKUT
- Boya duyarlı güneş hücreleri için bazı 2,4,6-triarilpiridin türevlerinin sentezi ve karakterizasyonu
Synthesis and characterization of some 2,4,6-triarylpyri̇di̇ne derivatives for dye-sensitized solar cells
DİLEK ARSLAN
- The comparison of new generation photovoltaic cell technologies (TOPCon vs PERC)
Yeni nesil fotovoltaik hücre teknolojilerinin karşılaştırılması (TOPCon vs PERC)
ASIMCAN ÇINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
EnerjiErciyes ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GAMZE GENÇ