Fotovoltaik Sistemlerde Maksimum Güç Noktasının Takip Edilmesinde Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Değiştir ve Gözlemle Metotlarının Karşılaştırılması
Öz
Yenilenebilir güneş enerji sistemlerinin avantajları; bakımlarının kolay olması, mekanik bileşenlerinin azlığı ve sonsuz, temiz bir enerji kaynağına sahip olmasıdır. Fakat güneş enerji sistemlerinin maliyetlerinin yüksek olması ve değişen atmosfer koşullarında üretilen enerjide veriminin düşmesi, bu sistemlerin dezavantajlarıdır. Fotovoltaik (FV) panellerin ürettiği enerjinin verimliliğini artırmak için üretilen enerjinin maksimum güç noktası takibi (MGNT) yapılmalıdır. Bu makalede, parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritması ile geleneksel bir yöntem olan değiştir ve gözlemle (D&G) algoritmasının maksimum güç noktasını takip etmeleri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma yöntemi için iki yöntemin matlab’da MGN izleme algoritması programı ve Simulink devre modelleri oluşturulmuştur. Sabit sıcaklık ve farklı ışınım seviyelerinde maksimum güç noktasına yükselme hızı, yakınsama hızı, kararlılık, güç verimi ve maksimum güç noktasındaki salınım seviyesi gibi veriler izlenmiştir. Karşılaştırma işlemi sonucunda her iki yöntemin avantaj ve dezavantajları ortaya konulmuştur Yapılan analizler sonucunda önerilen yöntemin, literatürdeki güncel çalışmalarla kıyaslandığında bir çalışmayı tüm ışınım seviyelerinde geride bıraktığı ve diğer bir çalışmanın sonuçlarıyla %99'un üzerinde bir doğrulukla örtüşerek literatüre üstün bir performans sunduğu tespit edilmiştir. PSO yönteminde parametre değerlerinin seçiminde, her bir parametrenin çıkış verileri üzerindeki etkisi dikkate alınarak belirlenmiştir. Ayrıca PSO ve D&G yöntemlerinin matlab simülasyon sonuçları, grafiksel olarak analiz edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Proje Numarası
Etik Beyan
Teşekkür
Kaynakça
- Abdulkadir, M., Yatim, A. H. M., & Yusuf, S. T. (2014). An improved PSO-based MPPT control strategy for photovoltaic systems. International Journal of Photoenergy, 2014, 818232. https://doi.org/10.1155/2014/818232
- Abdullah, G., Aziz, M. S., & Hamad, B. A. (2020). Comparison between neural network and P&O method in optimizing MPPT control for photovoltaic cell. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 10, 5083–5092.
- Abouelela, M. (2020). Power electronics for practical implementation of PV MPPT. In Modern maximum power point tracking techniques for photovoltaic energy systems (pp. 65–105). Springer.
- Ahmed, J., & Salam, Z. A. (2016). Modified P & O maximum power point tracking method with reduced steady-state oscillation and improved tracking efficiency. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 7(4), 1506–1515. https://doi.org/10.1109/TSTE.2016.2568043
- Arjun, M., & Zubin, J. B. (2018). Artificial neural network based hybrid MPPT for photovoltaic modules. In Proceedings of the 2018 International CET Conference on Control, Communication, and Computing (IC4) (pp. 140–145). https://doi.org/10.1109/CETIC4.2018.8530922
- Atri, P. K., Modi, P. S., & Gujar, N. S. (2020). Comparison of different MPPT control strategies for solar charge controller. In 2020 International Conference on Power Electronics & IoT Applications in Renewable Energy and its Control (PARC) (pp. 65–69).
- Aurilio, G., Balato, M., Graditi, G., Landi, C., Luiso, M., & Vitelli, M. (2014). Fast hybrid MPPT technique for photovoltaic applications: Numerical and experimental validation. Advances in Power Electronics, 2014, 125918. https://doi.org/10.1155/2014/125918
- Azzouz, S., Messalti, S., & Harrag, A. (2019). A novel hybrid MPPT controller using P&O–neural networks for variable speed wind turbine based on DFIG model. Modelling, Measurement and Control A, 92, 23–29. https://doi.org/10.18280/mmc_a.920104
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Fotovoltaik Güç Sistemleri
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Hasan Cangi
0000-0001-6954-7299
Türkiye
Suleyman Adak
0000-0003-1436-2830
Türkiye
Ramazan Taşaltin
0000-0002-0573-8456
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
1 Eylül 2026
Gönderilme Tarihi
16 Kasım 2025
Kabul Tarihi
15 Nisan 2026
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2026 Cilt: 16 Sayı: 3