Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 15
Yapay sinir ağına dayalı bir FV güç santralinin arızaların iyileştirilmesi yoluyla analizi
2023
Dergi:  
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Hem yenilenebilir enerji kaynaklardan bir şebeke gerilimi elde etme hem de yüksek elektrik faturalarını azaltma ihtiyacından kaynaklanan endüstriyel alanlarda yenilenebilir enerji kaynaklarının giderek daha fazla benimsenmesi bu sistemlerin güç kalitesini iyileştirebilecek çözümlere olan talebin artmasına neden olmaktadır. Fotovoltaik enerji santralinin (FVES) güç kalitesinin arttırılması için dc-kıyıcı devre koruma sistemine dayalı bir fotovoltaik enerji santrali önerilmiştir. DC-kıyıcı devre koruma sisteminin temel amacı, FV panelleri şebeke arızaları sırasında oluşan yüksek dc voltajın zararlı etkilerinden korumaktır. Uyarlanabilir sinir ağı kontrol sistemi, hem T tipi eviricinin denetim sistemine hem de dc-kıyıcı devre koruma sistemine uygulanmıştır. Önerilen koruma sistemi, şebeke arızası sırasında benzetim sonuçlarıyla geçerliliğini doğrulamak için 250 kW' lık bir FVES ile uygulanmıştır. Bu yaklaşım potansiyel olarak FVES’ in güvenilirliğini ve istikrarını artırabilir ve FVES’ in şebekeye bağlantısında katkıda bulunabilir.

Anahtar Kelimeler:

Analysis Of Fault Ride Through The Improvement Of Pv Power Plant Based On Artificial Neural Network
2023
Yazar:  
Özet:

The increasing adoption of renewable energy sources in industrial areas, driven by the need to both obtain a grid voltage from renewable energy sources and reduce high electricity bills, has led to an increased demand for solutions that can improve the power quality of these systems. A photovoltaic power plant (PVPP) based on a dc-chopper circuit protection system is proposed for the enhancement of the power quality of PVPP. The aim of the presented protection method is to protect the panels in the PVPP from the harmful effects of the high dc voltage that occurs during grid faults. The adaptive neural network control system is applied in both the T-type inverter and the dc-chopper circuit protection system. The proposed protection system is implemented with a 250 kW PVPP to verify its validity with simulation results during grid fault. This approach can potentially improve the reliability and stability of PVPP, and contribute to the maintain of PVPP into the grid.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 723
Atıf : 744
2023 Impact/Etki : 0.135
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi