Rüzgâr Enerjisi Güç Sistemi Maksimum Güç Noktası Takibinde Saptır ve Gözle (S & G) ve Bulanık Mantık Denetleyici (BMD) Yöntemlerinin Sistem Üzerindeki Çalışmalarının Karşılaştırılması

Yıl 2020, Cilt: 3 Sayı: 2, 196 - 208, 31.12.2020

Burhan Aksoy , Ercüment Karakaş

Öz

Teknolojik ilerlemelere rağmen günümüzde halen elektrik bağlantısı olmayan bölgeler bulunmaktadır. Bu çalışmada rüzgâr türbini ve bataryadan oluşan güç sistemi ile şebekeden uzakta bulunan bölgelere ekonomik ve sürdürülebilir bir güç sağlanması amaçlanmıştır. Rüzgâr Enerjisi Dönüşüm Sisteminin (REDS) temel amacı, değişken rüzgâr hızlarında maksimum gücü elde edebilmektir. Önerilen sistemde maksimum gücü tespit edebilmek amacıyla, Saptır ve Gözle (S & G) ve Bulanık Mantık denetleyici (BMD) yöntemlerinin sistem üzerindeki çalışmaları karşılaştırılmıştır. Çalışmaları gözlemleyebilmek amacıyla Kalıcı Mıknatıslı Senkron Generatör (KMSG), Bulanık Mantık Denetleyici (BMD), Saptır ve Gözle (S & G) ünitesi, Batarya Yönetim Sistemi (BYS) ve Buck-Boost dönüştürücüden oluşan bir sistem tasarlanmıştır. Maksimum gücü elde etmek için (BMD) ve (S&G) yöntemlerinden oluşan Maksimum güç takip algoritmaları (MGNT) önerilmekte ve sonuçları karşılaştırılmaktadır. REDS’den maksimum gücü elde edebilmek için farklı rüzgâr hızı koşullarında çalışması izlenecek olan KMSG tabanlı REDS modeli tasarlanmış ve sisteme girilen değişken rüzgâr hızlarıyla sistemin çalışması her iki algoritmada izlenmiştir. Çalışma MATLAB (SIMULINK) ortamında modellenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Bulanık Mantık, Kalıcı Mıknatıslı Senkron Genaratör, Maksimum Güç Noktası Takibi, Saptır ve Gözle, Yenilenebilir Enerji

Kaynakça

• [1] Eltamaly A., Farh H.M., 2012. Maximum power extraction from wind energy system based on fuzzy logic, Electric Power Systems Research, 145.
• [2] Tafticht T., Agbossou K., Cheriti A., 2006. DC Bus Control of Variable Speed Wind Turbine. 2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting. Montreal, Que., Canada: IEEE. doi:10.1109/PES.2006.1709469
• [3] Tiwari R., Babu R., 2016. Fuzzy logic based mppt for permanent magnet synchronous. IFAC (International Federation of Automatic Control) (s. 462). Sherbrooke: ScienceDirect.
• [4] Shahi A., Bhattacharjee C., 2018. A Study & Analysis of Fuzzy Based P&O MPPT. IEEE International Conference on Technologies for Smart-City Energy Security and Power (ICSESP-2018) (s. 978). Bhubaneswar, India: IEEE.
• [5] Bogaraj T., Kanakaraj J., Chelladurai J., 2015. Modeling and simulation of stand-alone hybrid power. Department of Electrical and Electronics Engineering, Archives of Electrical Engineering, 10-11.
• [6] Putri R.I., Rifa M., Pujiantara M., Priyadi A., Purnomo M., 2017. Fuzzy MPPT controller for small scale stand alone. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 188.
• [7] Venkateshkumar M., Raghavan R., 2016. Hybrid Photovoltaic and Wind Power System with Battery Management System using Fuzzy Logic Controller. International Journal of Applied Power Engineering (IJAPE), 72-78.
• [8] Rajin M., Damodharan P., 2015. Maximum power point tracking method using a modified perturb and observe algorithm for grid connected wind energy conversion systems. IET Renewable Power Generation Research Article.
• [9] Ahmed J., Salam Z., 2015. An improved perturb and observe (P&O) maximum power point tracking (MPPT) algorithm for higher efficiency. Applied Energy, 150, 97-108.
• [10] Tan C.W., Green T., Hernandez-Aramburo C., 2008. Analysis of Perturb and Observe Maximum Power Point Tracking Algorithm for Photovoltaic Applications, 2nd IEEE International Conference on Power and Energy (PECon 08) (s. 237-242). Johor Baharu, Malaysia: 2nd IEEE International Conference on Power and Energy (PECon 08)
• [11] Ratna I., Pujiantara M., Ardyono P., 2018. Maximum power extraction improvement using sensorless controller based on adaptive perturb and observe algorithm for PMSG wind turbine application, IET Electric Power Applications Research Article, 455-462.
• [12] Azad M.L., Das S., Kumar Sadhu P., Satpati B., Gupta A., Arvind P., 2017. P&O algorithm based MPPT technique for solar PV System under different weather conditions, 2017 International Conference on circuits Power and Computing Technologies [ICCPCT]. IEEE.
• [13] Hamane B., Benghanem M., Bouzid A., Belabbes A., Bouhamida M., Draou A., 2012. Control for variable speed wind turbine driving a doubly fed induction generator using Fuzzy-PI control. Energy Procedia, 18, 476-485.
• [14] Kasbi A., Rahali A., 2020. A Simple Methodology for Optimal Fuzzy Control of DFIG Based Wind Turbine. 2020 1st International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET);2020. Meknes, Morocco: IEEE.
• [15] Srivastava B.B., Tripathi E.S., 2014. Tracking of Maximum Power from Wind Using Fuzzy Logic Controller Based On PMSG. International Journal Of Modern Engineering Research (IJMER), 44.
• [16] Khalil A.G., Lee D.C., Seok J.K., 2004. Variable Speed Wind Power Generation System. 2004 35th Annual IEEE Power Electronics Specialists Conference (s. 2039). Aachen, Germany: IEEE.
• [17] Mangu B., Akshatha S., Suryanarayana D., Fernandes B., 2016. Grid-Connected PV-Wind-Battery based Multi-Input Transformer Coupled Bidirectional DC-DC Converter for household Applications. IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics, 1086 - 1095.
• [18] Muyeen S., Takahashi R., Toshiaki M., Tamura J., 2009. Integration of an Energy Capacitor System With a Variable-Speed Wind Generator. IEEE Transactions on Energy Conversion, 740-748.
• [19] Roumila Z., Djamila R., Rekioua T., 2017. Energy management based fuzzy logic controller of hybrid system wind/photovoltaic/diesel with storage battery. International Journal of Hydrogen Energy, 42(30), 19525-19535.
• [20] Saranya S.D., Sathyamoorthi S., Gandhiraj R., 2015. A fuzzy logıc based energy management system. For a microgrid, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 10(6), 2663-2669.