Research Article

Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı

Volume: 13 Number: 2 June 15, 2023
EN TR

Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı

Abstract

Bu makalede güneş enerjisi potansiyelini değerlendirecek ve enerji maliyetlerini düşürecek bir sistemin tamamen yerli ve milli olanaklar ile sağlanmasına ilişkin çalışmalar anlatılmıştır. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada güneş enerjisini kullanan güç dönüştürücü donanımının tasarımı, ikinci aşamada ise bu dönüştürücü sistemin verilerini değerlendirip, enerji maliyetinin kullanım oranına göre mukayesesini yapan ve minimum maliyetler ile enerji depolayan bulanık mantık tabanlı yapay zekâ yazılımlarına ait çalışmalar yer almaktadır. En iyileme algoritması Matlab ortamında geliştirilmiştir. Uygulama aşamasında Gekko optimizasyonundan faydalanılmıştır. Tasarlanan güç dönüştürücü sistemi; tüketicinin fotovoltaik (PV) üretim ve tüketim bilgilerini bir veri tabanına kaydeden, kaydedilen bilgilere göre tüketicinin gelecekteki PV üretim ve tüketim profilini günlere/aylara/mevsimlere göre tahmin edebilmektedir. Akıllı şebekelere uyumlu olarak tasarlanan bu sistemin şebekeyle haberleşerek yaptığı tahminleri şebekeye iletmesi ve enerji talebiyle enerji üretiminin arasındaki farkın en aza indirilmesine yardımcı olması gerçekleştirilmiştir. Diğer taraftan sistem; enerji depolayarak gerekli görülen durumlarda güç öteleyebilecek, olası bir şebeke kesintisinde tüketici için kritik yükleri kesintisiz güç kaynağı gibi çalışarak depolanan enerjiden besleyebilecek şekilde geliştirilmiştir.

Keywords

Fotovoltaik Sistemler, Bulanık Mantık, Enerji Tasarrufu, Yerli Tasarım

Supporting Institution

TÜBİTAK

Project Number

1160459

Thanks

Bu çalışmanın gerçekleşmesinde “1511 Öncelikli Alanlar Araştırma ve Teknoloji Geliştirme Yenilik P.D.P. (Teknoloji Odaklı Sanayi Hamlesi Programı)” ile destek sağlayan TÜBİTAK’a teşekkürü borç bilirim.

References

  1. Abdelkader, M. R., Al-Salaymeh A., Al-Hamamre, Z. And Sharaf F.” A Comparative Analysis of The Performance of Monocrystalline and Multiycrystalline PV Cells in Semi-Arid Climate Conditions: The Case of Jordan “, Jordan Journal Of Mechanical And Industrial Engineering, Volume 4 Number 5, Pages 543-552, 2010.
  2. Al Badwawi, R., Issa, W. R., Mallick, T. K., &Abusara, M. (2019). Supervisory control for power management of an islanded AC microgrid using a frequency signaling-based Fuzzy Logic Controller. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 10(1), 94-104.
  3. Arcos-Aviles, D. et al. "Battery management fuzzy control for a grid-tied microgrid with renewable generation." IECON 2012-38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2012.
  4. Arcos-Aviles, D., Pascual, J., Marroyo, L., Sanchis, P., Guinjoan, F., "Fuzzy Logic-Based Energy Management System Design for Residential Grid-Connected Microgrids," in IEEE Transactions on Smart Grid, vol. PP, no.99, pp.1-1 doi: 10.1109/TSG.2016. 2555245.
  5. Aslan, S. N., Uçar, A., and Güzeliş, C. (2020, October). Development of Deep Learning Algorithm for Humanoid Robots to Walk to the Target Using Semantic Segmentation and Deep Q Network. In 2020 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU) (pp. 1-6). IEEE.
  6. Bergmann, R.B., Berge, C., Rinke, T.J., Schmidt, J., Werner, J.H. “Advances In Monocrystalline Si Thin Film Solar Cells by Layer Transfer “Solar Energy Materials &Solar Cells, Volume 74 Issues 1-4, Pages 213-218, 2002.
  7. Copeland, B.J., Artificial intelligence (AI), Encyclopedia Britannica. (2017)
  8. Erkul, A., “Monokristal, Polikristal ve Amorf-Silisyum Güneş Panellerinin Verimliliğinin İncelenmesi ve Aydınlatma Sistemi Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, Türkiye, (2010).
  9. Ghazali, A., Rahman, A.M. “The Performance of Three Different Solar Panels for Solar Electricity Applying Solar Tracking Device Under the Malaysian Climate Condition “Energy and Environment Research, Volume 2 Number 1, Pages 235-243, 2012.
  10. Ince, T., Vuruşkan, A., Bulgun, E., and Güzelis, C. (2013, April). Application of evolutionary algorithms to garment design. In 2013 21st Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1-4). IEEE.
APA
Özkan, E. (2023). Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 13(2), 456-482. https://doi.org/10.31466/kfbd.1221329
AMA
1.Özkan E. Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı. KFBD. 2023;13(2):456-482. doi:10.31466/kfbd.1221329
Chicago
Özkan, Erhan. 2023. “Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13 (2): 456-82. https://doi.org/10.31466/kfbd.1221329.
EndNote
Özkan E (June 1, 2023) Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13 2 456–482.
IEEE
[1]E. Özkan, “Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı”, KFBD, vol. 13, no. 2, pp. 456–482, June 2023, doi: 10.31466/kfbd.1221329.
ISNAD
Özkan, Erhan. “Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13/2 (June 1, 2023): 456-482. https://doi.org/10.31466/kfbd.1221329.
JAMA
1.Özkan E. Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı. KFBD. 2023;13:456–482.
MLA
Özkan, Erhan. “Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, vol. 13, no. 2, June 2023, pp. 456-82, doi:10.31466/kfbd.1221329.
Vancouver
1.Erhan Özkan. Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı. KFBD. 2023 Jun. 1;13(2):456-82. doi:10.31466/kfbd.1221329