Hybrid kalman filter based MPPT design for photovoltaic system in energy harvesting optimization

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, KONTROL VE OTOMASYON MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: WALEED RABEEA MOHAMMED AL-MOHANA

Danışman: Levent Ucun

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde fotovoltaik sistemlerin verimlerinin düşük olması nedeniyle, Maksimum Güç Noktası Takibi (MPPT) yöntemlerinin fotovoltaik (PV) sistemlerde kullanımı oldukça yaygın ve önemlidir. Öte yandan tek bir PV modülden daha büyük ve karmaşık olan fotovoltaik sistemleri çalıştırırken Kısmi Gölge Koşulları (PSC) kaçınılmazdır. Bunun nedeni, bulutların varlığı ile ağaç ve binaların gölgelerinin varlığıdır. PV modülün bazı kısımları diğerlerinden farklı sıcaklıklara ve ışık yoğunluklarına sahip olabilir. Bu da bu sistemlerin güç ve çıkış verimliliğini önemli ölçüde etkiler. Geleneksel Maksimum Güç Noktası (MPP) İzleme algoritmaları, çıkış gücü eğrisinin yalnızca uç noktalarını izler. Bu durumda, kısmen gölge koşulları ve çoklu yerel ekstremumların olduğu bir sistemde, yerel maksimum noktalar yanlışlıkla mutlak ekstremum olarak seçilebilir. Bu nedenle kısmi gölge koşullarında maksimum mutlak güç noktasını hızlı ve doğru bir şekilde takip edebilecek uygun bir algoritmanın geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Kısmi gölge koşullarında MPPT için önceki tüm yöntemlerin iki ana sorunu vardır: Birincisi, bu yöntemler radyasyon ve sıcaklıkta hızlı değişikliklerin olduğu koşullarda maksimum güç noktasını (MPP) tahmin etmek ve izlemek için yüksek hıza sahip değildir. İkincisi, önceki yöntemlerin PSC koşullarında MPPnın izlenmesi için uygun değildir. Bu iki temel problem, kısmi gölge, hızlı ışınım ve sıcaklık değişimlerinin olduğu koşullarda önceki tüm yöntemleri etkisiz ve verimsiz hale getirmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada PSC'deki maksimum güneş enerjisi noktasını yüksek hız ve doğrulukla etkin bir şekilde takip edebilen, Gri Kurt Optimizasyon (GWO) algoritması ve Kalman filtresine (KF) dayalı yeni bir hibrit yaklaşım önerilmektedir.