Maksimum Güç Noktası İzleyicisinde Kullanılan Artan İletkenlik Algoritmasının FPGA Tabanlı Gerçeklenmesi

Fosil yakıtların çevreyi kirletmeleri ve rezervlerinin yakın bir gelecekte tükenecek olmaları sebebiyle, son yıllarda dünya genelinde yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelim hızla artmıştır. Güneş ışınlarından fotovoltaik(FV) paneller ile elektrik enerjisi üretimi de yenilenebilir enerji üretimi metotlarının en önemlilerinden birisidir. Ticari olarak üretilen FV panellerin verimleri %17 ile %21 arasındadır. Bu yüzden verimlerinin daha da düşmemesi için, FV panellerinin akım-gerilim karakteristiklerine göre, bu eğriden maksimum güç elde edecek şekilde bir akım gerilim çalışma noktası bulmak gerekir. Bu noktayı bulmak üzere çeşitli Maksimum Güç Noktası İzleme(MGNİ) algoritmaları üretilmiştir. Bu algoritmalardan birisi de artan iletkenlik algoritmasıdır. Bu yöntemde anlık akım ve gerilim değerlerinin oranlanmasıyla FV panelinin anlık iletkenliği ve akım, gerilim artışlarıyla da artan iletkenliği bulunmaktadır. Bu değerlerin kullanılmasıyla da akım gerilim karakteristiğine göre FV panelin çalışma noktası bulunmaktadır. Ancak işlemlerin uygun şekilde yapılabilmesi için hızlı bir donanıma ihtiyaç duyulmaktadır. Alanda Programlanabilir Kapı Dizisi(Field Programmable Gate Array (FPGA)) saat hızının 100MHZ’ler civarında olmasına rağmen yapılan işlemleri donanımsal olarak gerçekleştirmesinden dolayı tercih edilebilmektedir. Ayrıca hem paralel işlem yapabilmesi hem de giriş ile çıkış arasındaki gecikmelerin o işleme ait yolda bulunan kapıların gecikmelerinin toplamı olması nedeniyle, işlem yapabilme hızı müthiş derecede artmaktadır. Bununla birlikte MATLAB/SİMULİNK benzetim programında mevcut olan donanım kosimülatörü vasıtasıyla, oluşturulan algoritma FPGA’da gerçeklenebilmektedir. Simülasyondan alınan giriş sinyalleri FPGA içerisinde işlendikten sonra tekrar benzetim programına gönderilerek sonuçlar alınabilir. Böylece algoritmanın doğruluğu test edilebilmektedir. Bu çalışmada artan iletkenlik algoritmasının FPGA donanımıyla oluşturulmasına ait benzetim BASYS3 FPGA gerçekleme platformu için MATLAB/SİMULİNK programında oluşturulmuştur. Bununla birlikte donanım ko-simülator bloğuyla oluşturulan algoritma BASYS3 kartına yüklenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Maksimum Güç Noktası İzleme; Artan iletkenlik algoritması, Basys3, donanım kosimülatörü

PDF

___

Asano, S., Maruyama, T., & Yamaguchi, Y. (2009, August). Performance comparison of FPGA, GPU and CPU in image processing. In Field programmable logic and applications, 2009. fpl 2009. international conference on (pp. 126-131). IEEE.
Atiq, J., & Soori, P. K. (2016). Modelling of a Grid Connected Solar PV System Using MATLAB/Simulink. International Journal of Simulation--Systems, Science & Technology, 17(41).
Esram, T., & Chapman, P. L. (2007). Comparison of photovoltaic array maximum power point tracking techniques. IEEE Transactions on energy conversion, 22(2), 439-449.
Faraji, R., Rouholamini, A., Naji, H. R., Fadaeinedjad, R., & Chavoshian, M. R. (2014). FPGA-based real time incremental conductance maximum power point tracking controller for photovoltaic systems. IET Power Electronics, 7(5), 1294-1304.
Faranda, R., & Leva, S. (2008). Energy comparison of MPPT techniques for PV Systems. WSEAS transactions on power systems, 3(6), 446-455.Hassell, T. J., Weaver, W. W., & Oliveira, A. M. (2013, October). Using Matlab's Simscape modeling environment as a simulation tool in power electronics and electrical machines courses. In Frontiers in Education Conference, 2013 IEEE (pp. 477-483).
Ilyas, A., Ayyub, M., Khan, M. R., Jain, A., & Husain, M. A. (2018). Realisation of incremental conductance the MPPT algorithm for a solar photovoltaic system. International Journal of Ambient Energy, 39(8), 873-884.
Liu, F., Kang, Y., Zhang, Y., & Duan, S. (2008, June). Comparison of P&O and hill climbing MPPT methods for grid-connected PV converter. In Industrial Electronics and Applications, 2008. ICIEA 2008. 3rd IEEE Conference on (pp. 804-807). IEEE.
Rashid, M. H., Güç elektroniği, yarı iletken elemanlar, devreler ve uygulamaları, 4. Basımdan Çeviri, 2015.
Rekioua, D., & Matagne, E. (2012). Optimization of photovoltaic power systems: modelization, simulation and control. Springer Science & Business
Singh, B., Dwivedi, S., Hussain, I., & Verma, A. K. (2014, December). Grid integration of solar PV power generating system using QPLL based control algorithm. In Power India International Conference (PIICON), 2014 6th IEEE (pp. 1-6). IEEE.
https://www.xilinx.com/support/documentation/sw_manuals/xilinx2017_2/ug897-vivado-sysgen-user.pdf
https://www.solartechnik-hamm.de/Downloads/viessmann5.pdf
https://reference.digilentinc.com/basys3/refman