Maksimum Güç Noktası İzleme Tekniklerinde Uygulanan LabVIEW Tabanlı Modelleme Sistemi

Öz

Fotovoltaik, güneş ışığını doğrudan elektriğe dönüştürme işlemidir. İlk yatırım maliyeti yüksek olsa da güneş enerjisi temiz ve yenilenebilir bir enerji kaynağı sunar. Fotovoltaik sistem kullanılarak elektrik enerjisi üretmek için; sistemin bulunduğu konum, ortam sıcaklığı ve dönüşüm sisteminin verimliliği gibi parametrelerin bilinmesi sistemin optimum çalışabilmesi için önemlidir. Bu sistemler tek panel ile kullanılabildiği gibi büyük enerji santrallerinde çok sayıda panelin birbirine bağlanması ile de kullanılabilir. Bu tarz bir sistem oluşturulurken hücrelerin güneşten aldığı enerjiye göre ürettiği gerilim ve akım değerleri kritik derecede önemlidir. Bu sistemlerin maksimum verimde çalışabilmesi için, sistem performansının analiz edilebildiği bir izleme sistemi kullanmak, fotovoltaik sistem tarafından üretilen enerji miktarını gerçek zamanlı olarak takip edebilmek ve öngörülen dönüşüm verimliliğinin, maksimum güç noktasını belirlemek son derece mühimdir. Bu çalışmada, LabVIEW programı kullanılarak fotovoltaik hücrelerin karakteristikleri, sistemin ürettiği elektrik enerjisi ve maksimum güç noktasının belirlenmesi için gerçek zamanlı ölçümlerin laboratuvar ortamında yapılması amacıyla kullanılacak bir donanım ve yazılım geliştirilmiştir. LabVIEW, endüstriyel olarak veri toplama sistemleri, test ve ölçüm cihazları gibi ihtiyaçları karşılamak için sıklıkla kullanılmaktadır. Sistemde kullanılan sensörlerden gelen bilgi, maksimum güç noktası izleme cihazı olarak kullanılan DC-DC dönüştürücüsünden okunmuştur. Elde edilen tüm veriler LabVIEW’ın arayüzünde, donanımda kullanılan mikrodenetleyiciye bağlı sensörlerden ve toplanan verilerin analiz edilebilmesi için LabVIEW ortamında hazırlanan görsel arayüz programı vasıtasıyla izlenmiştir. Önerilen sistem analiz ve veri toplama uygulamalarında kabul edilebilir bir performansa sahip olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• LabVIEW
• Maksimum Güç Noktası Takibi
• Paralel Programlama
• Fotovoltaik
• Gerçek Zamanlı Analiz

LabVIEW Based Modelling System Applied in Maximum Power Point Tracking Techniques

Abstract

Photovoltaic is the process that converts the sunlight directly into electric power depending on irradiance and temperature. The monitoring system in photovoltaic power plants is very important to interface the whole system and critical in some cases for analyzing since it has to be in real-time for troubleshooting responses. This paper presents an analysis study of the photovoltaic modules based on LabVIEW which is one of the well known graphical programming environment known as a parallel programming as well. The main role of using LabVIEW environment to analyze the performance of the system is to be able to track the amount of energy which is produced by the photovoltaic system in real-time and to ensure the forecasted conversion efficiency for continuous power tracking most of the time. In this paper, the proposed modelling system is designed and implemented to analyze the performance of the applied perturbation and observation algorithm which provides the maximum power point tracking. Photovoltaic panel characteristics have been demonstrated based on LabVIEW environment using data acquisiton circuit. LabVIEW environment is a system design environment which has supportive tools which are used to create a multitude of the application in much less time using parallel programming language platform. The process of designing and analysing the system has been carried out in real time simulation using the designed electronic circuit. The obtained results from the system have been compared with a real sun-simulator device results and it was shown that they are very close to the existing datasheet results.

Keywords

• LabVIEW
• Maximum Power Point Tracking
• Parallel programming
• Photovoltaic
• Real Time Analysis

Kaynakça

1. Acharya, P., Shaikh, M., Jha, S. ve Papadakis, A., 2016, Electrical Modelling Of a Photovoltaic Module, Engineering and Industry Series Volume Power Systems, Energy Markets and Renewable Energy Sources in South-Eastern Europe.
2. Akdeniz, H. Y., 2019, Arduino tabanlı MPPT solar şarj kontrolörü tasarımı ve uygulaması.
3. Akkaya, R. ve Kulaksiz, A., 2004, A microcontroller-based stand-alone photovoltaic power system for residential appliances, Applied Energy, 78 (4), 419-431.
4. Bakım, S., 2016, Yeni Bir P&O Tabanlı MPPT Algoritması Tasarımı ve Performansının Testi.
5. Bishop, R. H., 2007, National Instruments' LabVIEW 8, Student Edition, Pearson.
6. Bitter, R., Mohiuddin, T. ve Nawrocki, M., 2017, LabVIEW: Advanced programming techniques, Crc Press, p.
7. Büyükgüzel, B. ve Aksoy, M., 2016, A current-based simple analog MPPT circuit for PV systems, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 24 (5), 3621-3637.
8. Chalh, A., Motahhir, S., El Hammoumi, A., El Ghzizal, A. ve Derouich, A., 2018, Study of a Low-Cost PV Emulator for Testing MPPT Algorithm Under Fast Irradiation and Temperature Change, Technology and Economics of Smart Grids and Sustainable Energy, 3 (1), 11.

9. Chehouri, A., Ghandour, M. ve Livinti, P., 2014, A real time simulation of a photovoltaic system with maximum power point tracking.
10. Çoramık, A. G. D. M., Ege, Y. ve Çıtak, Ö. G. D. H., Bir Veri Toplama Uygulaması: Arduino, LINX ve LabVIEW.
11. El Hammoumi, A., Motahhir, S., Chalh, A., El Ghzizal, A. ve Derouich, A., 2018, Low-cost virtual instrumentation of PV panel characteristics using Excel and Arduino in comparison with traditional instrumentation, Renewables: Wind, Water, and Solar, 5 (1), 3.
12. Eşme, E., 2006, Uzaktan kontrol edilebilen bir kalp cihazı tasarımı, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
13. Gaga, A., Errahimi, F. ve Es-Sbai, N., 2014, Design and implementation of MPPT solar system based on the enhanced P&O algorithm using Labview, 2014 International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC), 203-208.
14. Hemza, A., Abdeslam, H., Rachid, C., Pasquinelli, M. ve Barakel, D., 2015, Tracing current-voltage curve of solar panel Based on LabVIEW Arduino Interfacing, International Journal of Informatics Technologies, 8 (3), 117.
15. Hussein, K., Muta, I., Hoshino, T. ve Osakada, M., 1995, Maximum photovoltaic power tracking: an algorithm for rapidly changing atmospheric conditions, IEE Proceedings-Generation, Transmission and Distribution, 142 (1), 59-64.
16. Kangal, H., 2008, Fotovoltaik sistem analizi ve Labview tabanlı MPPT simülasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Karaköse, E. A. M. ve Akın, E., Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Eğitiminde Sanal Laboratuvarların Kullanımı, Elektrik Elektronik Bilgisayar Mühendislikleri Eğitimi1. Ulusal Sempozyumu, 166-169.
17. Karami, N., Moubayed, N. ve Outbib, R., 2017, General review and classification of different MPPT Techniques, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 68, 1-18.
18. Kulaksız, A. ve Akkaya, R., 2003, Maksimum güç noktası izleyicili foto voltaik güç sisteminin mikro denetleyici tabanlı kontrolü, Yeni ve Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu, Kayseri-Türkiye, 53-61.
19. Kulaksiz, A. A., ALHAJOMAR, F. ve GOKKUS, G., 2019, Rapid Control Prototyping based on 32-Bit ARM Cortex-M3 Microcontroller for Photovoltaic MPPT Algorithms, International Journal of Renewable Energy Research (IJRER), 9 (4), 1938-1947.
20. Kulaksız, A. A., 2007, Maksimum güç noktası izleyicili ve UVM inverterli fotovoltaik sistemin yapay sinir ağları tabanlı kontrolü, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
21. Masoum, M. A., Dehbonei, H. ve Fuchs, E. F., 2002, Theoretical and experimental analyses of photovoltaic systems with voltageand current-based maximum power-point tracking, IEEE Transactions on energy conversion, 17 (4), 514-522.
22. Mertens, K., 2018, Photovoltaics: fundamentals, technology, and practice, John Wiley & Sons, p.
23. Motahhir, S., Chalh, A., Ghzizal, A., Sebti, S. ve Derouich, A., 2017, Modeling of photovoltaic panel by using proteus.
24. Motahhir, S., Chalh, A., El Ghzizal, A. ve Derouich, A., 2018, Development of a low-cost PV system using an improved INC algorithm and a PV panel Proteus model, Journal of Cleaner production, 204, 355-365.
25. MÜHENDİS, A. ve KULAKSIZ, A. A., 2019, LabVIEW Based Monitoring System Applied for Virtual Photovoltaic Modules Characteristics, 2nd International Instructional Technologies in Engineering Education Conference (2nd IITEEC 2019), İzmir.
26. Mutoh, N., Matuo, T., Okada, K. ve Sakai, M., 2002, Prediction-data-based maximum-power-point-tracking method for photovoltaic power generation systems, 2002 IEEE 33rd Annual IEEE Power Electronics Specialists Conference. Proceedings (Cat. No. 02CH37289), 1489-1494.
27. nath Naidu, B., 2016, Voltage based P&O algorithm for maximum power point tracking using labview, Innovative Systems Design and Engineering, 7, 12-16.
28. ONAT, N. ve ERSÖZ, S., FOTOVOLTAİK SİSTEMLERDE MAKSİMUM GÜÇ NOKTASI İZLEYİCİ ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRILMASI.
29. Pociask-Bialy, M. ve Maciejko, R., 2018, QuickSun 830A module solar simulator. Study of mini PV modules, E3S Web of Conferences, 00083.
30. Sumathi, S., Surekha, P. ve Surekha, P., 2007, LabVIEW based advanced instrumentation systems, Springer Berlin, p.
31. Tariq, A. ve Asghar, M. J., 2006, Development of microcontroller-based maximum power point tracker for a photovoltaic panel, 2006 IEEE Power India Conference, 5 pp.
32. Velkovski, B. ve Pejovski, D., 2016, Application of Incremental Conductance MPPT method for a photovoltaic generator in LabView, Poster 20th International Student Conference on Electrical Engineering, 1-6.
33. Xiao, W. ve Dunford, W. G., 2004, A modified adaptive hill climbing MPPT method for photovoltaic power systems, 2004 IEEE 35th annual power electronics specialists conference (IEEE Cat. No. 04CH37551), 1957-1963.
34. Yahfdhou, A., Mahmoud, A. ve Youm, I., 2013, Modeling and optimization of a photovoltaic generator with Matlab/Simulink, International Journal of I Tech and E Engineering, 3 (4), 108-111.