Fotovoltaik modül modellerinin parametre doğru tahmini sistemlerin verimliliği üzerinde önemli bir etkisi bulunmaktadır. Fotovoltaik sistemlerde en iyi performansı elde etmek amacıyla parametrelerini tahmin etmede algoritmaların etkinliği kullanılmaktadır. Bu sebepten dolayı bu çalışmada fotovoltaik modül modelinin parametrelerini çıkarmada kaos teorisinin rassallığı ve Balina optimizasyon algoritmasının etkililiği birleştirilerek Henon kaotik tabanlı Balina optimizasyon algoritmaları (HBOA) önerilmiştir. Ayrıca önerilen dört farklı Kaotik Henon tabanlı Balina optimizasyon algoritması, mevcut balina optimizasyon algoritmasına kıyasla doğruluğu ve güvenilirliği arttırdığı görülmüştür. Algoritmaların istatistiksel değerleri göz önünde bulundurularak performansları değerlendirilmiştir. Ayrıca algoritmalardan elde edilen karşılaştırma sonuçlarının güvenirliklerini test etmek amacıyla Wilcoxon ve Friedman testleri kullanılmıştır. Sonuç olarak deneysel sonuçlara göre önerilen algoritmaların literatürdeki algoritmalara göre daha iyi performans gösterdiği belirlenmiştir.
Parameter estimation of model of Photovoltaic model has substantial influence on systems performance. Effectiveness of algorithms has been used to estimate parameters to obtain the best performance of Photovoltaic systems. Therefore, in this study, to acquire parameters of photovoltaic systems, Chaotic Henon based Whale optimization algorithm (HWOA) has been proposed such that randomness of Henon map and whale optimization algorithms is combined and hybridized. Furthermore, the proposed four different Chaotic Henon-based Whale optimization algorithms have been shown to increase accuracy and reliability compared to the current whale optimization algorithm. Performances of algorithms have been evaluated by considering statistical values. In addition, Wilcoxon and Friedman tests have been used to test the reliability of the comparison results obtained from the algorithms.Consequently, it has been determined that experimental results of proposed algorithms have better performance than the algorithms in literature.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | October 1, 2022 |
Submission Date | February 12, 2021 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: 25 Issue: 3 |
This work is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.