ANFIS ile modellenen PV panelin maksimum güç noktasının PI kontrolör ile takibi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Güneş enerjisi fosil yakıtlı diğer enerji kaynaklarına göre daha çevreci ve daha temiz bir enerji üretim kaynağıdır. Güneş enerjisi bir çeşit ışıma enerjisidir. Güneşten gelen ışıma maksimum 1370 W/m2'dir. Fakat dünyada atmosferden yeryüzüne düşen ışıma şiddeti minimum 0 W/m2 maksimum 1100 W/m2 arasındadır. Sabit ışıma şartları altında PV panelden alınan güç değeri gerilim ve akımın değerinin değişmesi ile artmakta veya azalmaktadır. Bu nedenle güneş enerjisini elektrik enerjisine dönüştüren PV panellerin maksimum güç noktasında çalışması verimlilik açısından önem taşımaktadır. Maksimum güç noktasının izlenmesi (MGNİ) için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada sistem, Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS), Oransal İntegral (PI) kontrolör ve DC-DC yükselten çeviriciye bağlı bir MATLAB eklentisi olan Kyocera KC200GT fotovoltaik güneş modülünden oluşur. Tüm sistemin çalışması MATLAB Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir. Belirlenen modelin değişik sıcaklık ve ışınımlarda akım-gerilim ve güç-gerilim grafikleri çizilmiştir. Güç gerilim karakteristiklerinin maksimum güç noktaları alınarak ANFIS için eğitim verileri bulunmuştur. Bu veriler ANFIS editör programı kullanılarak sıcaklık ve ışımaya göre alınacak maksimum güç için uyarlamalı sinirsel-bulanık çıkarım sistemi ile PV panel modeli bulunmuştur. PI denetleyici ile MGNİ gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda ışıma değeri değiştirilerek bulutlanma etkisinin sistem çıkış cevap grafikleri alınmış ve yorumlanmıştır.
Solar energy is a more environmentally friendly and cleaner energy production source than other fossil fuel energy sources. Solar energy is a kind of radiant energy. Radiation from the sun is a maximum of 1370 W/m2. However, the radiation intensity falling from the atmosphere to the earth in the world is between a minimum of 0 W/m2 and a maximum of 1100 W/m2. Under constant radiation conditions, the power value taken from the PV panel increases or decreases with the change of the voltage and current value. For this reason, it is important for efficiency that PV panels, which convert solar energy into electrical energy, operate at the maximum power point. Various methods have been developed for monitoring the maximum power point (MPP). In this study, the system consists of a Kyocera KC200GT photovoltaic solar module, a MATLAB plug-in connected to ANFIS (Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems), PI (Proportional Integral) controller and DC-DC boost converter. The operation of the whole system was carried out in the MATLAB simulink environment. Current-voltage and power-voltage graphs of the determined model were drawn at different temperatures and radiations. The training data for ANFIS were found by taking the maximum power points of the power voltage characteristics. PV panel model was found with adaptive neural-fuzzy extraction system for maximum power to be taken according to temperature and irradiance using ANFIS editor program. MGNI was performed with a PI controller. At the same time, the system output response graphs of the clouding effect were taken and interpreted by changing the irradiance value
Solar energy is a more environmentally friendly and cleaner energy production source than other fossil fuel energy sources. Solar energy is a kind of radiant energy. Radiation from the sun is a maximum of 1370 W/m2. However, the radiation intensity falling from the atmosphere to the earth in the world is between a minimum of 0 W/m2 and a maximum of 1100 W/m2. Under constant radiation conditions, the power value taken from the PV panel increases or decreases with the change of the voltage and current value. For this reason, it is important for efficiency that PV panels, which convert solar energy into electrical energy, operate at the maximum power point. Various methods have been developed for monitoring the maximum power point (MPP). In this study, the system consists of a Kyocera KC200GT photovoltaic solar module, a MATLAB plug-in connected to ANFIS (Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems), PI (Proportional Integral) controller and DC-DC boost converter. The operation of the whole system was carried out in the MATLAB simulink environment. Current-voltage and power-voltage graphs of the determined model were drawn at different temperatures and radiations. The training data for ANFIS were found by taking the maximum power points of the power voltage characteristics. PV panel model was found with adaptive neural-fuzzy extraction system for maximum power to be taken according to temperature and irradiance using ANFIS editor program. MGNI was performed with a PI controller. At the same time, the system output response graphs of the clouding effect were taken and interpreted by changing the irradiance value
Açıklama
Anahtar Kelimeler
ANFIS, Akım dönüştürücüler, Matlab
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Yayla Tunay, S. K. (2022). ANFIS ile modellenen PV panelin maksimum güç noktasının PI kontrolör ile takibi. İnönü Üniversitesi, Malatya.
