Pv Sistemler için Mppt Kontrol Cihazı Tasarımı ve Karşılaştırılması

Mustafa Teke; Alaa Shakır Mhmood Al-arjeelı; Fatih Korkmaz

doi:10.29137/umagd.1113630

EN TR

Design And Comparison of Mppt Controller for Pv Systems

Abstract

Elektrik enerjisi insan hayatında çok önemli ve vazgeçilmez bir unsurdur, bu yüzden elektrik üretimi yollarını bulmak ve kesintiye uğramamak için çalışmalar yapılmalıdır. Elektrik enerjisi üretiminin ana kaynağı fosil yakıtlardır, ancak maliyetlerinin artması ve genel kıtlık ve büyük nüfus artışı ile birlikte teknolojik ilerleme nedeniyle elektrik enerjisi talebindeki artış araştırmacıların yenilenebilir ve sürdürülebilir enerji üretimine yöneltmektedir. Güneş enerjisi, yenilenebilir çevre dostu enerjinin en önemli kaynaklarındandır. Ancak güneş enerjisi düşük verimliliğe sahiptir, bu nedenle araştırmacıların verimliliği artırmanın yollarını bulmaları için bir ilgi kaynağı haline gelmiştir. Maksimum Güç Noktası İzleme tekniği, günümüzde fotovoltaik sistemlerin verimliliğini artırmak için kullanılan tekniklerden biri olarak kabul edilmektedir. Araştırmacılar, maksimum güç noktası takibi için MPPT teknolojisinde uygulanacak bir dizi algoritma geliştirmeye ve uygulamaya, farklı ölçüm koşullarında güneş panellerinden maksimum gücü çıkarmaya ve belirli bir seviye sağlamak için bir DC-DC dönüştürücünün görev döngüsünü kontrol etmeye odaklanmaktadır. Bu çalışmada, üç farklı algoritmayı maksimum güç noktası izleme tekniğinde uygulayacağız, bunlar Pertürbasyon ve Gözlem (P&O) algoritması, bulanık mantık denetleyicisi (FLC) algoritması ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) algoritmalarıdır. Fotovoltaik sistem tasarımları MATLAB/Simulink kullanılarak simüle edilmiş ve simülasyon sonuçları standart ve değişken test koşulları altında karşılaştırılmıştır. Sonuçta en verimli algoritma parçacık sürüsü optimizasyonu algoritması olmuştur.

Keywords

Maximum power point tracking , Photovoltaic (PV) system , Perturb and Observe controller , Fuzzy logic controller , Particle swarm optimization

Pv Sistemler için Mppt Kontrol Cihazı Tasarımı ve Karşılaştırılması

Öz

Elektrik enerjisi insan hayatında çok önemli ve vazgeçilmez bir unsurdur, bu yüzden elektrik üretimi yollarını bulmak ve kesintiye uğramamak için çalışmalar yapılmalıdır. Elektrik enerjisi üretiminin ana kaynağı fosil yakıtlardır, ancak maliyetlerinin artması ve genel kıtlık ve büyük nüfus artışı ile birlikte teknolojik ilerleme nedeniyle elektrik enerjisi talebindeki artış araştırmacıların yenilenebilir ve sürdürülebilir enerji üretimine yöneltmektedir. Güneş enerjisi, yenilenebilir çevre dostu enerjinin en önemli kaynaklarındandır. Ancak güneş enerjisi düşük verimliliğe sahiptir, bu nedenle araştırmacıların verimliliği artırmanın yollarını bulmaları için bir ilgi kaynağı haline gelmiştir. Maksimum Güç Noktası İzleme tekniği, günümüzde fotovoltaik sistemlerin verimliliğini artırmak için kullanılan tekniklerden biri olarak kabul edilmektedir. Araştırmacılar, maksimum güç noktası takibi için MPPT teknolojisinde uygulanacak bir dizi algoritma geliştirmeye ve uygulamaya, farklı ölçüm koşullarında güneş panellerinden maksimum gücü çıkarmaya ve belirli bir seviye sağlamak için bir DC-DC dönüştürücünün görev döngüsünü kontrol etmeye odaklanmaktadır. Bu çalışmada, üç farklı algoritmayı maksimum güç noktası izleme tekniğinde uygulayacağız, bunlar Pertürbasyon ve Gözlem (P&O) algoritması, bulanık mantık denetleyicisi (FLC) algoritması ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) algoritmalarıdır. Fotovoltaik sistem tasarımları MATLAB/Simulink kullanılarak simüle edilmiş ve simülasyon sonuçları standart ve değişken test koşulları altında karşılaştırılmıştır. Sonuçta en verimli algoritma parçacık sürüsü optimizasyonu algoritması olmuştur.

Anahtar Kelimeler

Maksimum güç noktası takibi , Fotovoltaik (PV) sistem , Perturb ve Observe kontrolörü , Bulanık mantık kontrolörü , Parçacık sürüsü optimizasyonu

References

Abdelaziz, A. Y., & Almoataz, Y. (2020). Modern maximum power point tracking techniques for photovoltaic energy systems. Springer Nature Switzerland AG.
Abdellatif, W. S., Mohamed, M. S., Barakat, S., & Brisha, A. (2021). A Fuzzy Logic Controller Based MPPT Technique for Photovoltaic Generation System. International Journal on Electrical Engineering & Informatics, 13(2).
Abdelwahab, S. A. M., Hamada, A. M., & Abdellatif, W. S. (2020). Comparative analysis of the modified perturb & observe with different MPPT techniques for PV grid connected systems. International journal of renewable energy Research, 10(1), 55-164.
Abo-Sennah, M. A., El-Dabah, M. A., & Mansour, A. E. B. (2021). Maximum power point tracking techniques for photovoltaic systems: a comparative study. International Journal of Electrical & Computer Engineering (2088-8708), 11(1).
Acharya, P. S., & Aithal, P. S. (2020, December). A Comparative Study of MPPT and PWM Solar Charge Controllers and their Integrated System. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1712, No. 1, p. 012023). IOP Publishing.
Ali, M. N., Mahmoud, K., Lehtonen, M., & Darwish, M. M. (2021). Promising MPPT Methods Combining Metaheuristic, Fuzzy-Logic and ANN Techniques for Grid-Connected Photovoltaic. Sensors, 21(4), 1244.
Alshareef, M. (2021). An Improved MPPT Method Based on Fuzzy Logic Controller for a PV System. Studies in Informatics and Control, 30(1), 89-98.
Al-Ghezi, M. K., Ahmed, R. T., & Chaichan, M. T. (2022). The Influence of Temperature and Irradiance on Performance of the photovoltaic panel in the Middle of Iraq. International Journal of Renewable Energy Development, 11(2), 501-513.
Al-Majidi, S. D., Abbod, M. F., & Al-Raweshidy, H. S. (2018). A novel maximum power point tracking technique based on fuzzy logic for photovoltaic systems. International Journal of Hydrogen Energy, 43(31), 14158-14171.
Al-Rubaye, M. J. M., Gino Morais Araujo, V., Kadhim Abed, J., & Van den Bossche, A. (2018). Review different types of MPPT techniques for photovoltaic systems. In International Conference on Sustainable Energy and Environment Sensing (SEES 2018).

Anowar, M. H., & Roy, P. (2019, February). A modified incremental conductance based photovoltaic MPPT charge controller. In 2019 International Conference on Electrical, Computer and Communication Engineering (ECCE) (pp. 1-5). IEEE.
Arpaci, G. N., Taplamacioğlu, M. C., & Gözde, H. (2019). Design and Comparison of Perturb & Observe and Fuzzy Logic Controller in Maximum Power Point Tracking System for PV System by Using MATLAB/Simulink. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 3(1), 66-71.
Baramadeh, M. Y., Abouelela, M. A. A., & Alghuwainem, S. M. (2021). Maximum Power Point Tracker Controller Using Fuzzy Logic Control with Battery Load for Photovoltaics Systems. Smart Grid and Renewable Energy, 12(10), 163-181.
Bollipo, R. B., Mikkili, S., & Bonthagorla, P. K. (2020). Critical review on PV MPPT techniques: classical, intelligent and optimisation. IET Renewable Power Generation, 14(9), 1433-1452.
Bollipo, R. B., Mikkili, S., & Bonthagorla, P. K. (2020). Hybrid, optimal, intelligent and classical PV MPPT techniques: A review. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 7(1), 9-33.
Chao, K. H., & Rizal, M. N. (2021). A hybrid MPPT controller based on the genetic algorithm and ant colony optimization for photovoltaic systems under partially shaded conditions. Energies, 14(10), 2902.
Hekss, Z., Abouloifa, A., Echalih, S., & Lachkar, I. (2019, April). Cascade nonlinear control of photovoltaic system connected to single phase half bridge shunt active power filter. In 2019 4th World Conference on Complex Systems (WCCS) (pp. 1-6). IEEE.
Hu, K., Cao, S., Li, W., & Zhu, F. (2019). An improved particle swarm optimization algorithm suitable for photovoltaic power tracking under partial shading conditions. IEEE Access, 7, 143217-143232.
Irwanto, M., Leow, W. Z., Ismail, B., Baharudin, N. H., Juliangga, R., Alam, H., & Masri, M. (2020). Photovoltaic powered DC-DC boost converter based on PID controller for battery charging system. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1432, No. 1, p. 012055). IOP Publishing.
Kamran, M., Mudassar, M., Fazal, M. R., Asghar, M. U., Bilal, M., & Asghar, R. (2020). Implementation of improved Perturb & Observe MPPT technique with confined search space for standalone photovoltaic system. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 32(7), 432-441.
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.
Mars, N., Grouz, F., Essounbouli, N., & Sbita, L. (2017). Synergetic MPPT controller for photovoltaic system. J. Electr. Electron. Syst, 6(232), 2332-0796.
Mohamed, S. A., & Abd El Sattar, M. (2019). A comparative study of P&O and INC maximum power point tracking techniques for grid-connected PV systems. SN Applied Sciences, 1(2), 1-13.
Nkambule, M. S., Hasan, A. N., & Ali, A. (2019, November). MPPT under partial shading conditions based on Perturb & Observe and Incremental Conductance. In 2019 11th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO) (pp. 85-90). IEEE.
Palanisamy, R., Vijayakumar, K., Venkatachalam, V., Narayanan, R. M., Saravanakumar, D., & Saravanan, K. (2019). Simulation of various DC-DC converters for photovoltaic system. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 9(2), 917.
Pilakkat, D., Kanthalakshmi, S., & Navaneethan, S. (2020). A comprehensive review of swarm optimization algorithms for MPPT control of PV systems under partially shaded conditions. Electronics, 24(1).
Prabhu, H. U., & Babu, M. R. (2021, February). Performance Study of MPPT Algorithms of DC-DC Boost Converters For PV Cell Applications. In 2021 7th International Conference on Electrical Energy Systems (ICEES) (pp. 201-205). IEEE.
Putri, R. I., Wiyanto, S., Syamsiana, I. N., Junus, M., Rifa’i, M., & Putra, E. S. (2019, December). Maximum power point tracking based on particle swarm optimization for photovoltaic system on greenhouse application. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1402, No. 3, p. 033104). IOP Publishing.
da Rocha, M. V., Sampaio, L. P., & da Silva, S. A. O. (2019, November). Comparative analysis of ABC, Bat, GWO and PSO algorithms for MPPT in PV systems. In 2019 8th international conference on renewable energy research and applications (ICRERA) (pp. 347-352). IEEE.
Ronilaya, F., Setiawan, B., Kusuma, A. A., Mahfudi, I., & Yuliawan, D. M. (2018, August). Design Maximum Power Point Tracking of Wind Energy Conversion Systems Using P&O and IC Methods. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 407, No. 1, p. 012159). IOP Publishing.
Said, S. M., & Latief, S. (2018). Determination Of Sensorless Input Parameters Of Solar Panel With Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (Anfis) Methods.
Sampaio, P. G. V., & González, M. O. A. (2017). Photovoltaic solar energy: Conceptual framework. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 74, 590-601.
Senthilkumar, S., Mohan, V., Mangaiyarkarasi, S. P., & Karthikeyan, M. (2022). Analysis of Single-Diode PV Model and Optimized MPPT Model for Different Environmental Conditions. International Transactions on Electrical Energy Systems, 2022.
Szczepaniak, M., Otręba, P., Otręba, P., & Sikora, T. (2021). Use of the Maximum Power Point Tracking Method in a Portable Lithium-Ion Solar Battery Charger. Energies, 15(1), 26.
Talbi, M., Mensia, N., & Ezzaouia, H. (2021). Modeling of a PV Panel and Application of Maximum Power Point Tracking Command based on ANN. INTERNATIONAL ARAB JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY, 18(4), 568-577.
Tirth, V., Algarni, S., Irshad, K., Islam, S., & Zahir, M. H. Investigation of MPPT Techniques Under Uniform and Non-Uniform Solar Irradiation Condition–A Retrospection.
Zafar, M. H., Al-shahrani, T., Khan, N. M., Feroz Mirza, A., Mansoor, M., Qadir, M. U., ... & Naqvi, R. A. (2020). Group teaching optimization algorithm based MPPT control of PV systems under partial shading and complex partial shading. Electronics, 9(11), 1962.
Zhang, F., Ye, W., Lei, G., Liu, Y., Wang, X., & He, C. (2021). Simulation and Analysis of Power-point Tracking via Photovoltaic Sensors. Sensors and Materials, 33(11), 3991-4001.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Electrical Engineering

Journal Section

Research Article

Authors

Mustafa Teke ^*
0000-0002-7262-4918
Türkiye

Alaa Shakır Mhmood Al-arjeelı This is me
0000-0002-0391-0793
Türkiye

Fatih Korkmaz
0000-0001-8524-2831
Türkiye

Publication Date

January 31, 2023

Submission Date

May 7, 2022

Acceptance Date

August 2, 2022

Published in Issue

Year 2023 Volume: 15 Number: 1

DOI

https://doi.org/10.29137/umagd.1113630

IZ

https://izlik.org/JA36LR87HC

APA

Teke, M., Al-arjeelı, A. S. M., & Korkmaz, F. (2023). Pv Sistemler için Mppt Kontrol Cihazı Tasarımı ve Karşılaştırılması. International Journal of Engineering Research and Development, 15(1), 1-15. https://doi.org/10.29137/umagd.1113630

Cited By

Fotovoltaik Enerji Dönüşümü için Yumuşak Anahtarlama Yaklaşımı: ZVS SEPIC Tabanlı Dönüştürücü Tasarımı ve Uygulaması

Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi

https://doi.org/10.46387/bjesr.1661025

Nonlinear Robust Backstepping Control Based MPPT for Photovoltaic System

EPJ Web of Conferences

https://doi.org/10.1051/epjconf/202533003007

Performance comparison of boost and super-lift Luo converters in solar energy systems using fuzzy logic-based MPPT control

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

https://doi.org/10.65206/pajes.92724

Kırıkkale University, Faculty of Engineering and Natural Science, 71450 Yahşihan / Kırıkkale, Türkiye.

ijerad@kku.edu.tr