Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems Based Estimation Of Photovoltaic Cell Parameters Using Data Set Obtained Outdoor Measurements Of Photovoltaic Module
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: BETÜL PADAK
Danışman: Murat Aksoy
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Yakın gelecekte enerji arzında önemli bir rol oynayacak olan yenilenebilir enerji kaynaklarından güneş enerjisi, yenilenebilir enerji kaynakları arasında birincil enerji kaynağıdır. Son zamanlarda, birçok avantajından dolayı güneş enerjisi sistemleri en ilgi çekici konulardan biri haline gelmiştir. Deneysel verileri kullanarak bir güneş enerjisi sistemi olan fotovoltaik (PV) panellerin parametrelerini anlamak, PV panellerin tasarımı, değerlendirilmesi ve verimliliğinde önemli bir rol oynar. Bu bağlamda PV panellerinin farklı çalışma koşulları ve performans karakteristiklerinin elde edilmesi ile ilgili çalışmalar son yıllarda dikkat çekici bir biçimde artış göstermiştir. Bu çalışmada, fotovoltaik hücrenin beş parametre modeli olarak da bilinen tek diyot modelinin bilinmeyen parametreleri olan; foto akım (I_ph), diyot doyma akımı (I_0), diyot idealite faktörü (n), seri direnç (R_s) ve paralel direnç (R_p) deneysel veriler kullanılarak ANFIS ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Üretici veri sayfası bilgileri ve ANFIS çıktı sonuçları MATLAB/Simulink ortamında karşılaştırılarak I-V ve P-V karakteristikleri elde edilmiştir. Simülasyon sonuçları PV modül bilinmeyen parametrelerin çıkarılmasında ANFIS kullanılmasının faydalı bir araç olduğunu göstermiştir. Anahtar Kelimeler: PV Modeli, PV Hücresinin Parametreleri, ANFIS