Bu çalışma, güneş kaynağından çekilen enerjiyi maksimize etmeyi ve yükü verimli bir şekilde beslemek için enerji sağlamayı amaçlamaktadır. Günümüzde enerji üretimi ve yük talepleri, dünya çapında her gün tekrar eden bir sınav haline gelmiştir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için PV sistemlerinde birçok optimizasyon tekniği kullanılmaktadır. Ancak, doğal etkenlerden kaynaklanan gölgelenme gibi faktörler PV güneş modüllerinin güç üretimini ciddi şekilde etkilemektedir. Bulutlar, toz ve iklim değişikliği gibi dış faktörler, güneş panellerinde istenmeyen gölgelenmeye neden olur ve bu da verimliliği azaltır. Bu çalışma, bu emsalsiz kısmi gölgelenme fenomenlerini azaltmak ve verimliliği artırmak için genetik algoritma temelli bir MPPT (Maksimum Güç Noktası Takibi) tekniği önermektedir. Önerilen sistem, MATLAB/Simulink üzerinde yapılan simülasyon testleri ile doğrulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen MPPT-GA'nın %99,98'lik bir verimlilikle mevcut P&O yönteminden (%93,5 verimlilik sunan) daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu teknik, güneş enerjisi sistemlerinin karşılaştığı güçlüklere karşı daha etkili bir çözüm sunabilir. Ayrıca, sistemde kullanılan genetik algoritma, dönüştürücü parametrelerini dinamik olarak ayarlayarak farklı hava koşullarına ve gölgelenme durumlarına hızlı bir şekilde uyum sağlayabilir. Bu da güneş enerjisi sistemlerinin kararlılığını ve güvenilirliğini artırabilir. Önerilen genetik algoritma tabanlı MPPT tekniği, PV sistemlerinin verimliliğini ve güç üretimini artırarak güneş enerjisi kullanımının daha yaygın ve etkili hale gelmesine katkıda bulunabilir. ORCID NO: 0000-0003-2431-2001
Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, Verimlilik, Optimizasyon, Kısmi Gölgelenme
|
