Abstract
Fotovoltaik (photovoltaic - PV) sistemlerde maksimum güç noktası takibi (MGNT) yapılırken gerçek koşullarda parçalı gölgelenme durumu oluşmaktadır. Bu makalede parçalı gölgelenme koşullarını incelemek için MATLAB/Simulink’te PV paneller ve yükseltici dönüştürücüden oluşan bir PV sistem oluşturulmuştur. Geleneksel ve yapay zeka tabanlı MGNT algoritmaları bu sistem üzerinde uygulanmıştır. Maksimum güç noktasını (MGN) takip etmek için geleneksel yöntem olan Değiştir ve Gözle algoritması ve Yapay Sinir Ağları (YSA) tekniği kullanılmıştır. Klasik YSA tekniğinin yanısıra Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ile hibrit bir teknik oluşturulmuştur Farklı senaryolar ile ilk olarak parçalı gölgelenme durumu simulasyon olarak oluşturulmuştur. Algoritmaların doğruluğunu desteklemek için hem güneşli hem de bulutlu olmak üzere iki güne ait gerçek zamanlı ışınım verileri toplanarak MATLAB/Simulink’te oluşturulan PV sistemde analizler yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda PSO tabanlı YSA tekniği diğer algoritmalara göre daha verimli bir şekilde MGN’yi izlediği gözlemlenmiştir. Bu çalışma ile parçalı gölgelenme durumunda MGNT üzerine yapılan çalışmalara katkı sağlanmaktadır ve yapay zeka algoritmalarının farklı bir alan olan PV sistemler için kullanımı gösterilmiştir.
Publisher
Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences
Subject
General Earth and Planetary Sciences,General Environmental Science