GÜNEŞ ENERJİSİ SANTRALİ ENTEGRASYONUNDA, HARMONİK VE GERİLİM REGÜLASYONU PROBLEMLERİNİN ANALİZİ VE ÇÖZÜM YOLLARININ ÜRETİLMESİ

Abstract

Bu tez çalışması ile PV güç sistemlerinde oluşan harmonikler, bir güneş enerjisi santralinden alınan veriler ile tespit edilmiştir. Harmoniklerin tespiti ve giderilmesi için ihtiyaç duyduğumuz veri, modellenen PV güç sisteminden elde edilmiştir. Ayrıca PV güç sisteminden elde edilen bu gerilim ve akım verileri sinyal tahmininde kullanılmıştır. Gerçekleştirilen modelleme çalışması ile PV güç sistemleri için önerdiğimiz LCL ve aktif güç filtresinden oluşan hibrit güç filtre sisteminin, model üzerindeki başarımı gerçek meteorolojik veriler ve yük altında test edilmiştir. Filtre modellerinin farklı güçteki sistemlerde kullanımı ile elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. PV güç sistemi modeli ile elde edilen harmonikli akım ve gerilim sinyallerinin makine öğrenmesi metodu olan LSTM ile tahmin işlemi başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Son olarak bu tez çalışmasında bölgesel ışınım ve sıcaklık verileri ile bir elektrikli araç şarj istasyonunun tasarım ve modellemesi gerçekleştirilmiştir. Bu tasarımda PV güç sistemi, yakıt pili, hidrojen tankı, elektrolizör, EV yükü ve konut yüküne yer verilmiştir. Sistemin modellenmesi ve testi gerçekleştirilerek sonuçlar elde edilmiştir.

In this thesis, harmonics occurring in PV power systems are identified with the data obtained from a solar power plant. The data we need for the detection and elimination of harmonics is obtained from the modelled PV power system. In addition, these voltage and current data obtained from the PV power system were used in signal prediction. With the modelling study, the performance of the system consisting of LCL and active power filter, which we proposed for PV power systems, was tested on the model under real meteorological data and load. The results obtained by using the filter models in different power systems are presented comparatively. The prediction of the harmonic current and voltage signals obtained by modelling the PV power system has been successfully performed with the machine learning method LSTM. Finally, this thesis presents the design and modelling of an electric vehicle charging station with regional radiation and temperature data. This design consists of PV power system, fuel cell, hydrogen tank, electrolyser, EV load and residential load. The results were obtained by modelling and testing the system.