INTELLIGENT CONTROL TECHNIQUE OF SOLAR PANEL USING NANOFLUID AND POROUS MEDIA

Abstract

ABSTRACT

The operating temperature of the cells influences the electrical parameters of the photovoltaic modules due to the properties of the crystalline silicon used in photovoltaic panels. The aim of this thesis is to design and experimentally build a photovoltaic panel and to collect data. PV temperature was experimentally checked with and without nanofluid. Experimental works were performed to collect the parameters (ambient temperature, irradiance, humidity, wind speed, and the temperature of the PV module). In addition, the collected input and output data were used to develop a neural network time series with three models, NAR, NARX and nonlinear. The data obtained from the network time series were compared with the parameters of the fuzzy PID controller.

The porosity magnitude of the system was used as 0.965. The results showed that NARX with MSE is the best modelling method with 0.2255, while the worst nonlinear I/O with MSE is 2.57. Also, the results manifested that MSE is the best way to control this system with the values of KP, KI, and KD as 80, 88.05, and 11.1, respectively. A cooling system was connected to the PV module, which consists mainly of a jacket (water container) mounted on the back of the PV panel. Al2O3 nano particles were added to the water with a size 20 nm to create nanofluid with concentration of 2 wt.%. The reduction in temperature with using nanofluid as coolant was seen as 23 ºC when compared to non-cooling case. It was concluded that the overall efficiency of the panel increases to 111% with using nanofluid, compared to without cooling case (40%).

In the last part of the thesis study, the usage of the controller in the system with the panel temperature set point was carried out. The temperature was set to 40 ̊C and it was determined that the control system successfully reaches the set temperature.

ÖZET

Hücrelerin çalışma sıcaklığı, fotovoltaik panellerde kullanılan kristal silikonun özelliklerinden dolayı fotovoltaik modüllerin elektriksel parametrelerini etkilemektedir. Bu tezin amacı bir fotovoltaik panel tasarlamak, deneysel olarak oluşturmak ve veri toplamaktır. PV sıcaklığı nanoakışkan kullanılan ve kullanılmayan durumlar için deneysel olarak kontrol edilmiştir. Parametreleri (ortam sıcaklığı, ışınım, nem, rüzgar hızı ve PV modülün sıcaklığı) toplamak için deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, toplanan giriş ve çıkış verileri, NAR, NARX ve doğrusal olmayan üç modele sahip bir sinir ağı zaman serisi geliştirmek için kullanılmıştır. Ağ zaman serisinden elde edilen veriler bulanık PID denetleyicinin parametreleriyle karşılaştırılmıştır.

Sistemin gözeneklilik değeri 0,965 olarak kullanılmıştır. Sonuçlar, MSE'li NARX'ın 0,2255 ile en iyi modelleme yöntemi olduğunu, MSE ile en kötü doğrusal olmayan I/O'nun ise 2,57 olduğunu göstermiştir. Ayrıca sonuçlar, sırasıyla 80, 88.05 ve 11.1 olan KP, KI ve KD değerleriyle MSE'nin bu sistemi kontrol etmenin en iyi yolu olduğunu ortaya koymuştur. Esas olarak PV panelinin arkasına monte edilen bir ceketten (su kabı) oluşan PV modülüne bir soğutma sistemi bağlanmıştır. Ağırlıkça %2 konsantrasyonda nanoakışkan oluşturmak için suya 20 nm boyutunda Al2O3 nano parçacıklar eklenmiştir. Soğutucu olarak nanoakışkan kullanılmasıyla sıcaklıktaki azalma, soğutulmayan duruma göre 23 ºC olduğu görülmüştür. Nanoakışkan kullanıldığında panelin genel verimliliğinin soğutmasız duruma (%40) kıyasla %111'e çıktığı sonucuna varılmıştır.

Tez çalışmasının son kısmında ise panel sıcaklık ayar noktası ile kontrolörün sistemde kullanılması gerçekleştirilmiştir. Sıcaklık 40 ̊C olarak ayarlanmış ve kontrol sisteminin ayarlanan sıcaklığa başarıyla ulaştığı saptanmıştır.