Güneş fotovoltaı̇k sı̇stemlerı̇ ı̇çı̇n harrıs hawks optı̇mı̇zasyonuna dayalı maksı̇mum güç noktası takı̇bı̇ ı̇yı̇leştı̇rmesı̇
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Karabük Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, Maksimum Güç Noktası Takibi (MGNT), özellikle değişen güneş radyasyonu koşulları altında güneş fotovoltaik (FV) sistemlerinin performansını optimize etmek için çok önemli bir tekniktir. Perturb-and-Gözlem (P&G) ve Artan İletkenlik (Aİ) gibi geleneksel MGNT algoritmaları, basitlikleri ve uygulama kolaylıkları nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak bu algoritmalar, özellikle güneş radyasyonundaki hızlı değişimler sırasında yakınsama hızı ve kararlılık açısından genellikle sınırlamalar sergilemektedir. Bu araştırma, bu zorlukların üstesinden gelmek için Harris Hawks Optimizasyon (HHO) algoritmasını P&G ve Aİ teknikleriyle birleştiren gelişmiş bir MGNT yaklaşımı sunmaktadır. Önerilen hibrit HHO-P&G ve HHO-Aİ algoritmaları, özellikle dinamik çevre koşulları altında Maksimum Güç Noktası Takibinin yakınsama hızını ve izleme doğruluğunu iyileştirmeyi amaçlamaktadır. HHO algoritmasının uyarlanabilir ve keşfedici
yeteneklerinden yararlanarak, sistem güç-gerilim eğrisinde daha etkili bir şekilde gezinebilir, maksimum güç noktasına (MGN) ulaşmak için gereken süreyi azaltabilir ve salınımlardan kaynaklanan güç kayıplarını en aza indirebilir. Simülasyon sonuçları, hibrit HHO-P&G ve HHO-Aİ algoritmalarının daha hızlı yakınsama, gelişmiş izleme verimliliği ve hızlı radyasyon değişikliklerine karşı daha fazla dayanıklılık açısından geleneksel P&G ve Aİ yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini ve gerçek zamanlı güneş FV uygulamaları için son derece uygun olduğunu göstermektedir.
In this study, Maximum Power Point Tracking (MPPT) is a crucial technique for optimizing the performance of solar photovoltaic (PV) systems, particularly under varying solar radiation conditions. Traditional MPPT algorithms, such as Perturb-and-Observe (P&O) and Incremental Conductance (INC), are commonly used due to their simplicity and ease of implementation. However, these algorithms often exhibit limitations in terms of convergence speed and stability, especially during rapid changes in solar radiation. This investigation presents an enhanced MPPT approach that combines the Harris Hawks Optimization (HHO) algorithm with P&G and INC techniques to overcome these challenges. The proposed hybrid HHO-P&G and HHO-INC algorithms aim to improve the convergence speed and tracking accuracy of Maximum Power Point Tracking, particularly under dynamic environmental conditions. By leveraging the adaptive and exploratory capabilities of the HHO algorithm, the system can more effectively navigate the power-voltage curve, reducing the time needed to reach the maximum power point (MPP) and minimizing power losses due to oscillations. Simulation results demonstrate that the hybrid HHO-P&G and HHO-INC algorithms outperform traditional P&G and INC methods in terms of faster convergence, enhanced tracking efficiency, and greater resilience to rapid radiation changes, making them highly suitable for real-time solar PV applications.
In this study, Maximum Power Point Tracking (MPPT) is a crucial technique for optimizing the performance of solar photovoltaic (PV) systems, particularly under varying solar radiation conditions. Traditional MPPT algorithms, such as Perturb-and-Observe (P&O) and Incremental Conductance (INC), are commonly used due to their simplicity and ease of implementation. However, these algorithms often exhibit limitations in terms of convergence speed and stability, especially during rapid changes in solar radiation. This investigation presents an enhanced MPPT approach that combines the Harris Hawks Optimization (HHO) algorithm with P&G and INC techniques to overcome these challenges. The proposed hybrid HHO-P&G and HHO-INC algorithms aim to improve the convergence speed and tracking accuracy of Maximum Power Point Tracking, particularly under dynamic environmental conditions. By leveraging the adaptive and exploratory capabilities of the HHO algorithm, the system can more effectively navigate the power-voltage curve, reducing the time needed to reach the maximum power point (MPP) and minimizing power losses due to oscillations. Simulation results demonstrate that the hybrid HHO-P&G and HHO-INC algorithms outperform traditional P&G and INC methods in terms of faster convergence, enhanced tracking efficiency, and greater resilience to rapid radiation changes, making them highly suitable for real-time solar PV applications.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Maximum Power Point Tracking, Harris-Hawks Optimization, Perturb and Observe, Incremental Conductance, Photovoltaic, Maksimum Güç Noktası Takibi, Harris-Hawks Optimizasyonu, Pertürbasyon ve Gözlem, Artan İletkenlik, Fotovoltaik
