Investigation of Maximum Power Point Tracking Methods in Photovoltaic Sytems

Yıl 2023, , 86 - 95, 06.07.2023

Leyla Karagözoğlu , Zeynep Bala Duranay

https://doi.org/10.46460/ijiea.1210658

Öz

Leyla Karagözoğlu 1 , Zeynep Bala Duranay 2

Photovoltaic systems are one of the popular renewable energy sources as an alternative to fossil sources. Output power and efficiency of photovoltaic systems vary depending on changing environmental conditions. Finding the maximum power point during these changes has been an important problem. Because, operating the system at maximum power has a significant impact on overall system efficiency. Therefore, photovoltaic systems should be operated around the maximum power point to increase both power drawn and their efficiency. There are numerous methods for controlling the maximum power point. As input variables in these methods, factors such as open circuit voltage, short circuit current, radiation intensity, wind speed, and module temperature can be used. Furthermore, the complexity, cost, stability, convergence, and other characteristics of these maximum power point tracking methods vary. It has a variety of properties. As a result, determining the best maximum power point tracking method to use during the system's design phase is critical. Maximum power point tracking methods are classified into four categories in this study: traditional, smart, optimization, and hybrid. The benefits and drawbacks of these methods are determined, and their basic equations are provided.

Keywords: Photovoltaic, Maximum Power, Maximum Power Point, Renewable Energy

Anahtar Kelimeler

Photovoltaic, Maximum Power, Maximum Power Point, Renewable Energy, Fotovoltaik, Maksimum Güç, Maksimum Güç Noktası İzleme, Yenilenebilir Enerji

Fotovoltaik Sistemlerde Maksimum Güç Noktası İzleme Yöntemlerinin İncelenmesi

Öz

Leyla Karagözoğlu 1 , Zeynep Bala Duranay 2

Fotovoltaik sistemler, fosil kaynaklara alternatif olan popüler yenilenebilir enerji kaynaklarından birisidir. Fotovoltaik sistemlerin çıkış gücü ve verimlilikleri değişen çevre koşullarına bağlı olarak değişmektedir. Değişen çevre koşullarına bağlı olarak fotovoltaik sistemin çıkış gücünde de değişim meydana gelmektedir. Bu değişimler sırasında maksimum güç noktasını bulmak önemli bir sorun oluşturmuştur. Çünkü sistemin maksimum güç noktasında çalıştırılması verimi büyük ölçüde etkilemektedir. Bu yüzden fotovoltaik sistemler verimliliklerinin artırılması için maksimum güç noktası etrafında çalıştırılmalıdır. Maksimum güç noktasının kontrolü için birçok yöntem kullanılmaktadır. Bu yöntemlerde giriş değişkeni olarak açık devre gerilimi, kısa devre akımı, ışınım şiddeti, rüzgar hızı, modülün sıcaklığı gibi faktörler kullanılabilmektedir. Ayrıca bu maksimum güç noktası izleme yöntemleri karmaşıklık, maliyet, kararlılık durumu, yakınsama vb. birçok açıdan farklı özelliklere sahiptir. Bu nedenle sistemin tasarım aşamasında kullanılacak maksimum güç noktası izleme yöntemi önem kazanmaktadır. Bu çalışmada maksimum güç noktası izleme yöntemleri geleneksel, akıllı, optimizasyon ve hibrit yöntemler olarak dört kategoride sınıflandırılmıştır. Bu yöntemlerin avantaj ve dezavantajları belirlenmiş ve temel denklemleri verilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Fotovoltaik, Maksimum Güç, Maksimum Güç Noktası İzleme, Yenilenebilir Enerji

Anahtar Kelimeler

Fotovoltaik, Maksimum Güç, Maksimum Güç Noktası İzleme, Yenilenebilir Enerji

Kaynakça

• Karamanav, M. (2007). Güneş Enerjisi ve Güneş Pilleri. (Master’s dissertation, Sakarya University).
• Turhan, S. & Çetiner, İ. (2012) Fotovoltaik Sistemlerde Performans Değerlendirilmesi. 6. Ulusal Çatı ve Cephe
• Sempozyumu 12-13 Nisan 2012, Uludağ Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi. Görükle Kampüsü-Bursa
• Arı, M., Bilgin, G., & Özcan, O. (2017). Alternatif Enerji Kaynaklarından Güneş Enerjisinin Günlük Hayatta Kullanılabilirliği ve Güneş Enerjisi ile Çalışan Piknik Sepeti Tasarımı. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Özel Sayı 1,163-171
• Esen, H. (2017). Fotovoltaik Paneller Kullanılarak Sisleme Sistemi ile Dış Ortamların Soğutulmasının Araştırılması. Politeknik Dergisi, 20 (2), 341-346
• Polman A., and Atwater A., (2012). Photonic design principles for ultrahigh-efficiency photovoltaics. Nature Materials, 11, 174-177
• Akman, E., & Karapinar, H. S. (2022). Electrochemically stable, cost-effective and facile produced selenium@ activated carbon composite counter electrodes for dye-sensitized solar cells. Solar Energy, 234, 368-376.
• Gürgenç, E., Dıkıcı, A., & Aslan, F. (2022). Investigation of structural, electrical and photoresponse properties of composite based Al/NiO: CdO/p-Si/Al photodiodes. Physica B: Condensed Matter, 639, 413981.
• Yasko, M. A. (2018). Fotovoltaik Sistemlerde Düşürücü Tip DA-DA Dönüştürücülü Maksimum Güç Noktası İzleyicisinin Analizi, Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi. (Master’s dissertation, Koceli University).
• Öztürk, H. H. (2019). Güneş Enerjisinden Fotovoltaik Yöntemle Elektrik Üretiminde Güç Dönüşüm Verimi ve Etkili Etmenler. Retrieved May 21, 2021 from www.emo.org.tr
• Kayri, İ. (2017). Güneş Panelleri ile Üretilen Enerjinin Ortam Bilgileri Kullanılarak Yapay Sinir Ağlarıyla Tahmini. (Doctoral dissertation, Firat University).
• Bilü, A. C. (2018). Fotovoltaik Sistemlerin Fizibilitesi için Yeni Bir Arayüzün Geliştirilmesi. (Master’s dissertation, Yildiz Technical University).
• Turmuş, A. (2018). Düzlemsel Yansıtma Destekli Güneş Paneli Tasarımı-Elektrik Üretimi ve Veri Analizi. (Master’s dissertation, Firat University).
• Atmaca, M., & Pektemir, İ. Z. (2020). Pv panel sıcaklığı üzerinde etkili olan atmosferik parametrelerin araştırılması. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 32 (4), 458-466.
• Duranay, M., Turmus, A., & Tanyildizi, V. (2021). Experimental efficiency analysis of a solar panel electricity generation system using planar reflection. IET Renewable Power Generation, 15 (3), 521-531.
• Geliş, K., Akyürek, E.F., & Yoladı, M. (2020). Panel konumu ve açısının fotovoltaik panel karakteristiği üzerine etkisi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10 (3), 1899-1908.
• Karagözoğlu, L., & Duranay, Z.B., (2021-April). Fotovoltaik Panel Performansını Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. 2nd International Baku Conference On Scientific Research (pp. 218-228)
• Jaszczur, M., Koshti, A., Nawrot, W., & Sędor, P. (2020). An investigation of the dust accumulation on photovoltaic panels. Environmental Science and Pollution Research, 27 (2), 2001-2014.
• Rao, A., Pillai, R., Mani, M., & Ramamurthy, P. (2014). Influence of dust deposition on photovoltaic panel performance. Energy Procedia, 54, 690-700.
• Onat, N., & Ersöz, S., (2009). Fotovoltaik Sistemlerde Maksimum Güç Noktası İzleyici Algoritmalarının Karşılaştırılması. V. Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu,50-56
• Köse, E. (2018). Fotovoltaik Sistemlerin Maksimum Güç Noktasında Çalıştırılması. Dünya Multidisipliner Araştırmalar Dergisi 1 (2018), 8-27
• Kurak, E., Erdemir, V., & Dursun, B. (2016). PV Sistemin İçin Maksimum Güç Noktası İzleyicisi Tasarım ve Uygulanması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4 (2016), 581-592
• Mao, M., Cui, L., Zhang, Q., Guo, K., Zhou, L., & Huang, H. (2020). Classification and summarization of solar photovoltaic MPPT techniques: A review based on traditional and intelligent control strategies. Energy Reports, 6, 1312-1327
• Verma D., Nema S., Shandilya A. M., & Dash S.K. (2016). Maximum Power Point Tracking (MPPT) Techniques: Recapitulation in Solar Photovoltaic Systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 54 (16), 1018-1034.
• Faranda R., & Leva S. (2008). Energy Comparison of MPPT Techniques for PV Systems. WSEAS Transactions on Power Systems, 3(6), 446-455
• Güngör, O., & Özdemir, A. (2018). Güneş panellerinde IC ve ANFIS tabanlı mppt algoritmalarının karşılaştırmalı performans analizi. Journal of Institue of Science and Technology, 34 (2), 50-59.
• Keskin, Y. E. (2014). Fotovoltaik Sistemlerde Maksimum Güç Noktası İzleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması. (Master’s dissertation, Koceli University).
• Attalah M., Abdelaziz Y., & Jumah S. (2014). Implementation of Perturb and Observe MPPT of PV System with Direct Control Method using Buck and Buck-Boost Converters. Emerging Trends in Electrical, Electronics & Instrumentation Engineering, 1(1), 31-44
• Duranay, Z.B., & Guldemir, H., (2021). Fuzzy Logic Based Maximum Point Tracking for Photovoltaic Systems. ETAI 2021 Conference Proceedings, (pp. 2445-4889)
• Duranay, Z. B., & Guldemir, H. (2019 - June ). Modelling and Simulation of a Single Phase Standalone PV System. International Conference-11th Edition, Electronics, Computers and Artificial Intelligence , Pitesti, ROMANIA
• Özbay, H. (2020). Comparasion of Sliding Mode and Fuzzy Logic MPPT Techniques for PV Systems. Electronic Letters on Science & Engineering 16 (1), 26-35
• Öztemel, E. (2003).Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, Jain, A.K., Mao, J., & Mohiuddin, K. M. (1996) Artificial neural networks : a tutorial. IEEE Comput., March 31-44.
• Ensari, T., (2003). Hücresel Yapay Sinir Ağları Uygulamaları. (Master’s dissertation, Istanbul Technical University).
• Elmas, Ç. (2018). Yapay Zeka Uygulamaları. Seçkin Yayıncılık, Ankara
• Kulaksız, A. A. (2007). Maksimum Güç Noktası İzleyicili ve UVM İnverterli Fotovoltaik Sistemin Yapay Sinir Ağları Tabanlı Kontrolü. (Doctoral dissertation, Selcuk University).
• Kapukaya, O., & Güneş, M. (2019). Adaptif Parçacık Sürü Optimizasyon (APSO) ve Karınca Kolonisi Algoritması (KKA) Kullanarak Öz Ayarlamalı PID Kontrolör Tasarımı. KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22 (4), 257-270
• Aydoğan, D. (2019). PSO Tabanlı Maksimum Güç Noktası Takip Algoritmasının Geliştirilmesi ve Uygulanması. (Master’s dissertation, Nevsehir Hacı Bektaş Veli University).
• Çolak, M., (2020). Fotovoltaik Güç Tahmini için Metasezgisel Optimizasyon Tabanlı Hibrit Model Tasarımı ve Analizi. (Doctoral dissertation, Gazi University).
• Uzlu, E. (2019). Estimates of Energy Consumption Using Neural Networks with the Grey Wolf Optimizer Algorithm for Turkey. Gazi Üniversitesi, Part C: Tasarım ve Teknoloji, 7 (2), 245-262
• Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in Engineering Software, 69, 46-61.
• Hocaoğlu, F.O., & Kurban, M. (2018). Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi ile Eskişehir bölgesi için güneşlenme süreleri tahmini. Journal of Engineering Sciences and Design, 6 (3), 396-405
• Hussaini, M., & Güngör, O. (2017). Uyarmalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi ve Bulanık Mantık Tabanlı MPPT Tasarımı ve Kıyaslanması. EMO Bilimsel Dergi, 7 (14), 21-27
• Bollipo, R. B., Mikkili, S., & Bonthagorla, P. K. (2021). Hybrid, Optimal, Intelligent and Classical PV MPPT Techniques: A Review. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 7 (1), 9-33
• Mohanty, S., Subudhi, B., & Ray K. P. (2017). A Grey Wolf –Assisted Perturb&Observe MPPT Algorithm for a PV System. IEEE Transactions on Energy Conversion, 32 (1), 340-347 Shetty, D., Jayalakshmi, N. S., Arjun, M., & P. Hebbar, P. (2022). Evaluation of MPPT Algorithms for PV System under Partial Shading Conditions. 2022 International Conference on Intelligent Controller and Computing for Smart Power (ICICCSP), (pp. 1-6)
• Figueiredo, S. N., & Aquino, R. N. A. L. S. (2021). Hybrid MPPT Technique PSO-P&O Applied to Photovoltaic Sytems Under Uniform and Partial Shading Conditions. IEEE Latin America Transactions 19 (10), 1610-1617