PSO Training Neural Network MPPT with CUK Converter Topology for Stand-Alone PV Systems Under Varying Load and Climatic Conditions
Özet
PV panellerden elde edilen güç değeri sıcaklık ve ışınım değerleri gibi çevresel faktörlere
bağlı olarak değişmektedir. Bu nedenle değişen iklim koşullarında PV panelden maksimum güç
değerinin yüke aktarılması için maksimum güç noktası izleme (MPPT) algoritmaları ve DC-DC
dönüştürücü topolojileri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, parçacık sürü optimizasyonu (PSO)
öğrenen sinir ağı tabanlı MPPT algoritması kullanılarak, yükselten tip dönüştürücü ve CUK
dönüştürücü devre topolojilerinin performansları değişken ışınım ve değişken yük koşulları altında
incelenmiştir. İlk senaryo olarak panele gelen sıcaklık ve ışınım değerlerinin sabit olduğu
varsayılarak analiz edilmiştir. İkinci senaryo olarak değişken yük durumu için akım, gerilim ve
güç parametrelerine göre dönüştürücü topolojilerinin performans değerlendirmesi yapılmıştır. Son
senaryo olarak ise gün içerisinde güneşin durumuna bağlı olarak panele gelen ışınım değerindeki
farklılık incelenmiştir. Çalışmada Canadian Solar CS6P-250P PV panel kullanılmıştır.
Anahtarlama frekansı olarak 50 kHz seçilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre CUK dönüştürücü
devre topolojisinin hem dinamik çevre koşullarında hem de yük değişiminde yükselten tip
dönüştürücü devre topolojisine göre maksimum güç noktasına daha hızlı ulaştığı ve bu noktadaki
salınımın daha az olduğu görülmüştür. Literatürde yükselten tip dönüştürücü topolojisi ve MPPT
kullanan bu yöntemin performansının CUK dönüştürücü topolojisi uygulanarak arttırılması
hedeflenmiştir.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
-
SKA 7: Erişilebilir ve Temiz Enerji
-
SKA 13: İklim Eylemi
Atıf için künye
Yılmaz, M., & Çorapsız, M. F. (2024). PSO Training Neural Network MPPT with CUK Converter Topology for Stand-Alone PV Systems Under Varying Load and Climatic Conditions. Türk Doğa ve Fen Dergisi, 13(1), 88–97. https://doi.org/10.46810/tdfd.1423852
BibTeX
@article{yilmaz2024-195148,
author = {Yılmaz, Mehmet and Çorapsız, Muhammed Fatih},
title = {PSO Training Neural Network MPPT with CUK Converter Topology for Stand-Alone PV Systems Under Varying Load and Climatic Conditions},
journal = {Türk Doğa ve Fen Dergisi},
year = {2024},
volume = {13},
number = {1},
pages = {88--97},
issn = {2149-6366},
doi = {10.46810/tdfd.1423852},
url = {https://akademik.atauni.edu.tr/yayinlar/195148-pso-training-neural-network-mppt-with-cuk-converter-topology-for-stand-alone-pv}
}