SOLAR POMPA SİSTEMLERİ İÇİN ALGILAYICISIZ MAKSİMUM GÜÇ NOKTASI İZLEME ALGORİTMASININ GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Günümüzde FV(Fotovoltaik) beslemeli sulama sistemlerinin kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Fakat kullanılan FV sistemler kısmi gölgelenme koşulları altında düşük verimde çalışmakta ve geleneksel MGNİ(Maksimum güç noktası izleme) yöntemleri yetersiz kalmaktadır. Bunun yanında geleneksel MGNİ algoritmaları FV sistemin akım ve gerilim bilgisini elde etmek için algılayıcılara ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmada sistem maliyetini azaltmak için algılayıcısız hibrit MGNİ algoritması önerilmiştir. FV sistemin incelenmesi için MATLAB/Simulink ortamında benzetim çalışması oluşturulmuştur. Önerilen algoritma 4 farklı KGK(Kısmi gölgelenme koşulu) altında test edilmiştir. FV sistem gücü, motor hızı ve akımları her bir koşul altında incelenmiştir. Önerilen algoritmanın yüksek maksimum güç izleme performansı benzetim sonuçları ile gösterilmiştir. Sürekli durumda en düşük MGNİ verimi %95.66 iken en yüksek MGNİ verimi %99.9 olarak elde edilmiştir. MGNİ algoritması 2 saniyeden daha düşük bir zamanda tamamlanmıştır. MGNİ algoritmasının birinci aşaması 1.3 saniyede tamamlanmıştır. Birinci aşamanın sonunda ise maksimum FV sistem gücünün büyük bölümüne ulaşılmıştır. MGNİ algoritmasının ikinci aşaması daha dar bir alanda maksimum güce ulaşmak için kullanılmıştır.Nowadays, the use of PV(Photovoltaic) fed irrigation systems is becoming more and more widespread. However, the used PV systems operate with low efficiency under partial shading conditions and traditional MPPT(Maximum power point tracking) methods are insufficient. In addition, traditional MPPT algorithms require sensors to obtain current and voltage information of the PV system. In this study, a sensorless hybrid MPPT algorithm is proposed to reduce the system cost. A simulation study was created in the MATLAB/Simulink environment to examine the PV system. The proposed algorithm was tested under 4 different PSCs(Partial shading conditions). PV system power, motor speed and currents were examined under each condition. The high maximum power tracking performance of the proposed algorithm was demonstrated with the simulation results. While the lowest MPPT efficiency was 95.66% in the steady state, the highest MPPT efficiency was obtained as 99.9%. The MPPT algorithm was completed in less than 2 seconds. The first stage of the MPTT algorithm was completed in 1.3 seconds. At the end of the first stage, most of the maximum PV system power was reached. The second stage of the MPTT algorithm was used to reach the maximum power in a narrower area.