Maximum power point tracking of the photovoltaic system using artificial neural networks

Bu çalışmada, bir fotovoltaik sistemin yapay sinir ağı kullanılarak maksimum güç noktası takibinin benzetimi yapılmıştır. Fotovoltaik sistemlere olan ilgi, fosil kaynakların yetersizliği ve enerjiye talebin yükselmesi ile giderek artmaktadır. sistem performansının çevre koşullarına göre değişmesi, verimliliğini düşürmektedir. Bunun önüne geçmek, noktasına ulaşmakla mümkündür. Sistemi noktasında çalıştırmaya yönelik birçok teknik geliştirilmiştir. Yapay zekanın yaygınlaşmasıyla, tespitinde akıllı sistemler kullanılmaya başlanmıştır. Akıllı sistemlerden biri ağı, öğrenebilme, genelleme yapabilme karar verme kabiliyetine sahiptir. çalışmada giriş değişkenleri sıcaklık ışınım tespit edilmektedir. Sistemin MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir. Levenberg-Marquardt algoritmasının kullanıldığı ağın eğitiminde, %70’i eğitim, %15’i geçerlilik test aşamalarında olmak üzere toplam 1000 veri kullanılmıştır. Işınımın 1000W/m2’den 200W/m2’ye belirli aralıklarla azaltıldığı sistemde, panelin gücünün 225.1W’dan 46.9W’a, yükseltici konvertör 220.9W’dan 45.75W’a kadar azaldığı izlenmiştir. Sıcaklığın 25°C’den 45°C’ye arttırıldığı panel 194.6W’a, konvertörün 190.7W’a görülmüştür. Sabit (1000W/m2) (25°C) değerlerinde, %98 en yüksek verim değerine farklı koşullarında, verimi incelenmiş, değeri azaldıkça veriminin Benzer olarak, sabit koşulları altında, artışının azalmasına neden olduğu belirlenmiştir. Sonuçlar, tabanlı izleme sistemine sahip sistemin, değişen koşullarında noktasını izlediğini göstermektedir.