Yenilenebilir güneş enerji sistemlerinde, kısıtlı zaman diliminde ve değişen atmosferik şartlarda güneş enerjisinden elde edilecek enerjinin verimli şekilde yüke aktarılması son derece önemli ve gereklidir. Güneş enerjisinden maksimum seviyede yararlanamayan sistemlerde, Fotovoltaik (PV) panel sayısı artışı, verim düşüşü ve maliyet artışından bahsedilebilir. Bu durumda; güneş enerjisinden alıcıların maksimum seviyede yararlanabilmesi, PV panellerden en üst seviyede yararlanabilmeye bağlıdır. Bunun içinde Maksimum Güç Noktası İzleyiciler (Maximum Power Point Tracker - MPPT) kullanılmalıdır. Bu çalışmada MPPT tekniklerinden Değiştir - Gözle (Perturb & Observe - P&O) yöntemi, Artan İletkenlik Yöntemi (Incremental Conductance - IC) ve Kısmi Açık-Devre Gerilim Yöntemi (Fractional Open-Circuit Voltage) kullanılmıştır. Yük üzerinde sabit bir gerilim elde edebilmek amacıyla kurşun asit bataryanın şarj ve deşarjını kontrol etmek için parametreleri Parçacık Sürüsü Optimizasyon (Particle Swarm Optimization - PSO) algoritması ve Çakal Optimizasyon Algoritması (Coyote Optimization Algorithm - COA) gibi metasezgisel algoritmalarla hesaplanmış kontrolör önerilmiştir.
In renewable solar energy systems, it is extremely important and necessary to efficiently transfer the energy to be obtained from solar energy to the load in limited time periods and changing atmospheric conditions. In systems that cannot utilize solar energy at the maximum level, the number of Photovoltaic (PV) panels increases, efficiency decreases and costs increase. In this case, the maximum utilization of solar energy by the receivers depends on the maximum utilization of PV panels. Maximum Power Point Trackers (MPPT) should be used for this purpose. In this study, Perturb & Observe (P&O) method, Incremental Conductance Method (IC) and Fractional Open-Circuit Voltage Method are used as MPPT techniques. In order to achieve a constant voltage on the load, a controller is proposed to control the charge and discharge of a lead acid battery whose parameters are calculated by metaheuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm and Coyote Optimization Algorithm (COA).
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 18 Aralık 2023 |
Yayımlanma Tarihi | 15 Aralık 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 13 Sayı: 4 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.