Fuad ALHAJ OMAR, Göksel GÖKKUŞ, Ahmet Afşin KULAKSIZ

ŞEBEKEDEN BAĞIMSIZ FV SİSTEMDE MAKSİMUM GÜÇ NOKTASI TAKİP ALGORİTMALARININ DEĞİŞKEN HAVA ŞARTLARI ALTINDA KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

Güneş enerjisi en uygun alternatif enerji kaynağıdır; buna ek olarak güneş enerjisi teknolojilerininuygulanması, elektrik enerjisi taleplerini güvenceye almanın yanı sıra çevre kirliliği ve elektrik üretimmaliyetlerini de azaltabilir. Bu çalışmada, maksimum güç noktası takip (MGNT) sistemlerinde kullanılanüç algoritmanın değerlendirilmesi ele alınmaktadır. Bunlar sırası ile Değiştir ve Gözetle (D&G), Artımlıİletkenlik (Aİ) ve Bulanık Mantık (BM) tabanlı algoritmalardır. Bu algoritmalar basitliği ve gerçekleştirmekolaylığı nedeniyle MGNT'de en çok kullanılanlar olarak kabul edilirler. Algoritmalar Matlab/Simulinkortamında tasarlanmış ve üç algoritmanın matematik modelleri çeşitli hava koşullarında test edilmiştir.Benzetimler sonunda bu üç algoritma içerisinden bulanık mantık algoritmasının diğerlerine oranla dahafazla enerji sağlayabildiği, daha az salınım yaptığı ve değişken hava koşulları altında daha hızlı yanıtverdiği gözlenmiştir.

Comparative Analysis of Maximum Power Point Tracking Algorithms under Various Weather Conditions for Standalone PV System

Solar energy is the most viable alternative source; furthermore, the implementation of solar energy technologies can reduce the problems of environmental pollution and electricity production costs besides securing the demands of electrical power. This research addresses the evaluation of three algorithms used in maximum power point tracking systems (MPPT). These algorithms are Perturbation & Observation (P&O), Incremental Conductance (IC) and Fuzzy Logic (FL). They are considered as the most used in MPPT due to their simplicity and ease of realization. Based on Matlab/Simulink environment, the mathematical models of the three algorithms are designed and tested under various weather conditions. Collected simulation results illustrated the effectiveness of Fuzzy logic algorithm to draw more energy, decrease oscillation and provide a fast response under variable weather condition. The final simulation results show the fuzzy logic algorithm exhibits a better performance compared to both perturbation & observation and incremental conductance algorithms.

PDF

___

S. Mulel, R. Hardas, and N. Kulkarni, “P&O, IncCon and Fuzzy Logic Implemented MPPT Scheme for PV Systems using PIC18F452,” in IEEE WiSPNET Conference, 2016.
P. Takun, S. Kaitwanidvilai, and C. Jettanasen, “Maximum Power Point Tracking using Fuzzy Logic Control for Photovoltaic Systems,” in International Multi conference of Engineers and Computer Scientists, Vol II, Hong Kong, March 2011.
Y.Yi Hong, “Real-Time Simulation of Maximum Power Point Tracking Control U sing Fuzzy Logic for Stand Alone PV System” IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017.
R. Mahalakshmi, A. Kumar, “Design of Fuzzy Logic Based Maximum Power Point Tracking Controller for Solar Array for Cloudy Weather Conditions.” IEEE Towards Sustainable Energy, 2014.
Ch. Yan Chuang, P. Syun Chen, “Novel maximum power point tracker for PV systems using interval type2 fuzzy logic controller,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017.
N. Karamia, N. Moubayedb, and R. Outbibc, “General review and classification of different MPPT Techniques,” in Renewable and Sustainable Energy Reviews, pp. 1–18, 2017.
A. Safari and S. Mekhilef, “Simulation and Hardware Implementation of Incremental Conductance MPPT with Direct Control Method Using Cuk Converter,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 58, No. 4, April 2011.
M. Kumar, S. Kapoor, R. Nagar, and A. Verma, “Comparison between IC and Fuzzy Logic MPPT Algorithm Based Solar PV System using Boost Converter,” International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, Vol. 4, Issue 6, June 2015.
S. Soltani, and M. Kouhanjani. “Fuzzy Logic Type-2 Controller Design for MPPT in Photovoltaic System,” 22nd Electrical Power Distribution Conference, April 2017.