Citation Number
4
Views
24
Downloands
3
Fotovoltaik paneller, güneş ışınımına ve ortam sıcaklığa bağlı olarak güneş enerjisini doğrudan doğru akım (DA) elektrik enerjisine dönüştürülebilen yarı iletken yapılardır. Fotovoltaik paneller yapıları gereği doğrusal olmayan akım-gerilim (I-V) karakteristiğine sahiptirler. Fotovoltaik panellerden alınabilecek maksimum güç panel üzerine düşen güneş ışınımı ve panelin sıcaklık değerlerine bağlıdır. Fotovoltaik panellerin belirli atmosferik koşullarda (güneş ışınımı ve ortam sıcaklığı) ürettikleri tek bir maksimum güç değeri vardır. Bu nedenle fotovoltaik panellerin maksimum güç noktası takip sistemleri ile birlikte kullanılması verimlilik açısından oldukça önemlidir. Sürekli değişen atmosferik koşullar (güneş ışınımı, sıcaklık) ve değişken yük maksimum güç noktasının yerini değiştirdiğinden fotovoltaik panelden alınabilecek maksimum gücün sürekli olarak izlenmesi gerekmektedir. Maksimum güç noktası takibi için klasik ve modern yöntemler gibi çeşitli takip yöntemleri bulunmaktadır. Değiştir-gözle (D&G), tepe tırmanma (TT), artımsal iletkenlik (Aİ) klasik yöntemler olup modern yöntemler ise yapay sinir ağları, bulanık mantık ve en iyileme algoritmalarıdır. Bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi modern denetim yapıları birçok uygulamayı gerçekleştirmek için yaygın şekilde kullanılmaktadır. Bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının birlikte kullanılması uyarlamalı bir denetim yapısı oluşturmaktadır. Bu uyarlamalı denetim yapısı, denetim sisteminin çalışma noktasındaki değişimleri daha iyi ayarlamaktadır. Bu çalışmada; fotovoltaik sistemin değişken yük ve güneş ışınımı altında maksimum güç noktası takibi için artımsal iletkenlik ve sinirsel-bulanık denetim yönteminden oluşan iki döngülü takip sistemi önerilmiştir. Önerilen iki döngülü takip sisteminin dinamik performansı değişken yük ve güneş ışınımı altında tek döngülü artımsal iletkenlik yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Önerilen takip yapısı her iki durumda da fotovoltaik sistemin maksimum güç çalışma noktasında oluşan değişimlere karşı artımsal iletkenlik yöntemine göre daha iyi uyum göstermiştir.
Photovoltaic panels are semiconductor structures that can convert solar energy directly into direct current (DA) electricity depending on the sun's radiation and environmental temperature. Photovoltaic panels have a non-linear current voltage (I-V) characteristic due to their structures. The maximum power that can be obtained from the photovoltaic panels depends on the sunlight falling on the panel and the temperature values of the panel. Photovoltaic panels have a single maximum power value that they produce in certain atmospheric conditions (solar radiation and environmental temperature). Therefore, the use of photovoltaic panels with the maximum power point tracking systems is very important in terms of efficiency. Because the constantly changing atmospheric conditions (solar radiation, temperature) and the variable load change the place of the maximum power point, the maximum power that can be obtained from the photovoltaic panel must be constantly monitored. There are a variety of tracking methods, such as classic and modern methods for maximum power point tracking. Change-looking (D&G), climbing (TT), increased conductivity (AI) are classic methods, while modern methods are artificial nerve networks, foolish logic and improvement algorithms. Modern control structures such as distorted logic and artificial nerve networks are widely used to implement many applications. The mixed logic and the joint use of artificial nerve networks form an adapted control structure. This adjusted control structure better adjusts changes in the workpoint of the control system. In this study, two cycle tracking systems were proposed, consisting of increased conductivity and nerve-bulanic control methods for tracking the variable load and maximum power point under solar radiation of the photovoltaic system. The dynamic performance of the recommended two-cycle tracking system is compared with the one-cycle increased conductivity method under variable load and sun radiation. In both cases, the recommended tracking structure has been better adapted to changes in the maximum power point of the photovoltaic system than the increased conductivity method.
Photovoltaic panels are semi-conductor structures that can convert solar energy directly to direct current (DC) electricity power depending on the solar irradiance and ambient temperature. They have a non-linear current-voltage (I-V) characteristic due to their structure. The maximum power obtained from a photovoltaic panel is directly related to solar irradiance and panel temperature. Photovoltaic panels offers a single maximum power point under certain atmospheric conditions (solar irradiance and ambient temperature). Therefore, it is of vital importance to use photovoltaic panels along with maximum power point tracking systems for a more efficient solar power system. Since constantly changing atmospheric conditions (solar irradiance and temperature) and variable load cause changes in maximum power point, the maximum amount of power generated by a photovoltaic panel needs to be tracked continuously. There are various tracking methods such as classical and modern methods for maximum power point tracking. Perturb and observe (P&O), hill climbing (HC), incremental conductance (INC) are among conventional methods, while modern methods include artificial neural networks, fuzzy logic and optimization algorithms. Modern control structures such as fuzzy logic and artificial neural networks are widely used to perform many applications. Using fuzzy logic and artificial neural networks together creates an adaptive control structure, which adjusts changes in the operating point of the control system in a better way. In the present study, a two-loop tracking system consisting of incremental conductance and neuro-fuzzy control is proposed for maximum power point tracking of a photovoltaic system under variable load and solar irradiance. The dynamic performance of the proposed two-loop tracking system was compared with the single-loop incremental conductance method under variable load and solar irradiance. It was observed that the proposed tracking structure better adapted to the changes in the maximum power operating point of the photovoltaic system compared to the incremental conductance method in both cases.
Field : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Journal Type : Uluslararası
Article Detail 
Citation Owners
Similar Articles
Download PDF
Journal Information
Listen Paper
Print This Page
Share
Mendeley
