Maksimum Güç Noktası İzleme (MPPT) algoritmalarının verimliliği, fotovoltaik (PV) sistemlerin performansını optimize etmek için çok önemlidir. Perturb ve Observe (P&O) algoritması gibi geleneksel yöntemler, basitlikleri nedeniyle yaygın olarak kullanılır, ancak genellikle yavaş yakınsama ve değişen çevre koşulları altında maksimum güç noktası etrafında salınımlar gibi sorunlardan muzdariptirler. Bu çalışma, sağlam yakınsama özellikleriyle bilinen doğadan ilham alan bir optimizasyon tekniği olan Harris Hawks Optimizasyonu (HHO) ile entegre edilerek geliştirilmiş bir P&O algoritması sunmaktadır. Önerilen hibrit P&O-HHO algoritması, yakınsama süresini hızlandırmayı ve PV sisteminin genel izleme performansını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Değişen güneş ışınımı seviyelerinde PV modüllerinden gelen gücü en üst düzeye çıkarmak için, fotovoltaik sistemlerde geleneksel Perturb and Observe (P&O) yaklaşımı için bir performans iyileştirme yöntemi olarak Harris-Hawks Optimizasyonu (HHO) önerilmektedir. Önerilen model, bir MPPT algoritması, bir PV paneli ve bir dirençli yük tarafından kontrol edilen DC-DC gücü için bir yükseltme dönüştürücüsünü kapsar. Önerilen MPPT algoritması, doğadan ilham alan yeni bir yöntem olan Harris-Hawks Optimizasyonu ile geleneksel P&O yaklaşımını birleştiren hibrit bir tekniğin uygulanması üzerine kurulmuştur. Önerilen yöntem, MATLAB Simulink tarafından oluşturulan ortamdan yararlanılarak simülasyon testi yoluyla test edilmiştir. Simülasyonun bulguları, HHO-P&O MPPT algoritmasının, açıklandığı gibi, küresel maksimum güç noktasını daha verimli bir şekilde başarılı bir şekilde tanımladığını göstermektedir. Ek olarak, standart Perturb ile karşılaştırıldığında hızlı bir yakınsama hızı, üstün sonuçlar sergiledi ve Yöntemi ve hızlı dinamik reaksiyonu gözlemleyin.
The efficiency of Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms is crucial for optimizing the performance of photovoltaic (PV) systems. Traditional methods like the Perturb and Observe (P&O) algorithm are commonly used due to their simplicity, but they often suffer from issues such as slow convergence and oscillations around the maximum power point under changing environmental conditions. This study introduces an enhanced P&O algorithm by integrating it with Harris Hawks Optimization (HHO), a nature-inspired optimization technique known for its robust convergence characteristics. The proposed hybrid P&O-HHO algorithm aims to accelerate convergence time and improve the overall tracking performance of the PV system. To maximize power from PV modules at varying sun irradiance levels, Harris-Hawks Optimization (HHO) is offered as a performance improvement method for the conventional Perturb and Observe (P&O) approach in photovoltaic systems. The proposed model encompasses a boost converter for DC-DC power controlled by an MPPT algorithm, a PV panel, and a resistive load. The MPPT algorithm proposed is founded upon the execution of a hybrid technique that combines Harris-Hawks Optimization, a new method inspired by nature, and the conventional P&O approach. The suggested method has been tested through simulation testing utilizing the environment created by MATLAB Simulink. The findings of the simulation illustrate that the HHO-P&O MPPT algorithm, as described, successfully identified the global maximum power point more efficiently. Additionally, it exhibited a rapid convergence speed, superior outcomes in comparison to the standard Perturb and Observe method, and a swift dynamic reaction.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Electrical Energy Generation (Incl. Renewables, Excl. Photovoltaics) |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Early Pub Date | August 26, 2024 |
Publication Date | |
Submission Date | May 22, 2024 |
Acceptance Date | July 4, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 EARLY VIEW |
This work is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.