Applıcatıon Of Partıal Shadıng Effect On Mppt For Photovoltaıc Systems In Dıfferent Ambıent Condıtıons Wıth Intellıgent Algorıthms

Abstract

Maksimum güç noktası takibi (MGNT), Fotovoltaik (FV) panellerin maksimum güç noktasında çalışmasını sağlayarak FV sistemlerin verimini artırmayı amaçlamaktadır. Bu amaçla literatürde MGNT için geleneksel, zeki ve hibrit olmak üzere pek çok yöntem geliştirilmiştir. Geleneksel yöntemlerden Değiştir & Gözle (D&G) eşit ışınım koşulları altında MGNT işleminde iyi bir performans sergilemektedir. Ancak kısmi gölgeleme koşullarında birden fazla tepe noktası arasında global maksimum güç noktasını bulamayıp yerel maksimum güç noktalarına takılmaktadır ve başarısız olmaktadır. Geleneksel yöntemlere alternatif olarak Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Guguk Kuşu Optimizasyon (GKO) algoritması gibi metasezgisel yöntemler geliştirilmiştir. Metasezgisel yöntemler yerel maksimum güç noktalarını yakalama sorunlarının üstesinden gelebilmektedir, çünkü formülasyonları yerel maksimum güç noktalarından kaçmalarına izin veren olasılıksal parametreler içermektedir. Bu sebeple bu algoritmalar geleneksel yöntemlere göre daha üstün bir performans sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında MATLAB/SIMULINK’de FV dizi, DA-DA yükselten dönüştürücü ve MGNT algoritmalarından oluşan bir model geliştirilmiştir. Bu model üzerinde kısmi gölgeleme koşulları altında D&G, PSO ve GKO algoritmalarıyla MGNT işlemi gerçekleştirilmiştir ve bu algoritmaların takip hızı ve doğruluğu bakımından karşılaştırması yapılmıştır. Sonuç olarak, PSO ve GKO algoritmaları global maksimum güç noktasının bulunmasında başarılı olurken D&G algoritması tek bir gölgeleme konfigürasyonu hariç diğer konfigürasyonlarda yerel bir noktaya takılmıştır. Ayrıca GKO algoritmasının PSO algoritmasından daha hızlı bir şekilde global maksimum güç noktasına ulaştığı görülmüştürMaximum power point tracking (MPPT) aims to increase the efficiency of Photovoltaic (PV) systems by enabling PV panels to operate at maximum power point. For this purpose, many methods have been developed for MPPT in the literature, including traditional, intelligent and hybrid. One of the traditional methods of Perturb & Observe (P&O) performs well in MPPT under equal irradiation conditions. However, in partial shading conditions, it cannot find the global maximum power point between multiple peaks, it sticks to the local maximum power points and fails. As an alternative to traditional methods, metaheuristic methods such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Cuckoo Search Optimization (CSO) algorithms have been developed. Metaheuristic methods can overcome the problems of capturing local maximum power points because their formulations contain probabilistic parameters that allow them to escape from local maximum power points. For this reason, these algorithms provide superior performance compared to traditional methods. In this thesis, a model consisting of PV array, DC-DC boost converter and MPPT algorithms has been developed in MATLAB / SIMULINK. In this model, MPPT operation has been performed with P&O, PSO and CSO algorithms under partial shading conditions and compared in terms of tracking speed and accuracy of these algorithms. As a result, PSO and CSO algorithms were successful in finding the global maximum power point, while D&G algorithm stuck to a local point in other configurations except for a single shading configuration. In addition, it has been seen that CSO algorithm reaches global maximum power point faster than PSO algorith