AKILLI ALGORITMALAR KULLANARAK GÜNEŞ ENERJI DÖNÜŞÜM SISTEMLERI UYGULAMALARI SOLAR ENERGY CONVERSION SYSTEMS APPLICATIONS WITH INTELLIGENT ALGORITHMS

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "AKILLI ALGORITMALAR KULLANARAK GÜNEŞ ENERJI DÖNÜŞÜM SISTEMLERI UYGULAMALARI SOLAR ENERGY CONVERSION SYSTEMS APPLICATIONS WITH INTELLIGENT ALGORITHMS"

Transkript

1 AKILLI ALGORITMALAR KULLANARAK GÜNEŞ ENERJI DÖNÜŞÜM SISTEMLERI UYGULAMALARI SOLAR ENERGY CONVERSION SYSTEMS APPLICATIONS WITH INTELLIGENT ALGORITHMS Hüseyin DEMİREL Karabük Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Karabük, Türkiye Mehmet DEMİRTAŞ Gazi Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Ankara, Türkiye İpek ÇETİNBAŞ Karabük Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Karabük, Türkiye Özetçe Bu çalışmada güneş enerjili sistemler için maksimum güç noktası takibinde kullanılan akıllı algoritmalar karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Güneş enerjili sistemlerin elektriksel eşdeğer devresi ve matematiksel ifadeleri verilmiş ayrıca MATLAB modeli oluşturularak güneş panelinin akım ve gerilim eğrilerinin farklı ışınım ve sıcaklık değişim değerlerine karşılık gelen karakteristikleri incelenmiştir. Panellerin en yüksek güç noktasında çalışması için kullanılan akıllı algoritmalar beş başlık halinde incelenerek, bu algoritmaların avantaj ve dezavantajları verilmiştir. Bu çalışmayla ülkemizde güneş enerjisine verilen önemin artıp, akıllı algoritmaların yenilenebilir enerji uygulamalarında yaygınlaşmasını ve yapılacak olan yeni çalışmalara bilgi aktarabilmesi amaçlanmaktadır. Anahtar Kelimeler yenilenebilir enerji, güneş enerjisi, akıllı algoritmalar, maksimum güç noktası takibi. Abstract In this study, the intelligent algorithms used for the maximum power point tracking of the solar energy systems are examined and compared. The electrical equivalent circuit model of solar energy systems and its mathematical expressions were given, and a MATLAB model which generates the voltage and current curves photovoltaic panel according to different values of radiation and temperature characteristics is also proposed. The Intelligent algorithms used to keep the operation point at the maximum power point of the photovoltaic panels are examined in the five titles and the advantages and disadvantages of these algorithms are given. With this study, it is aimed to increase the attention on solar energy conversion systems in our country, to generalize the intelligent algorithm applications employed in renewable energy applications, as well as this study creates an infrastructure for future researches. şekilde kullanılması başta karbondioksit olmak üzere metan ve karbon monoksit gibi zehirli gazların atmosferde birikmesine neden olmaktadır. Günümüzde kaydedilen salınım düzeylerinin atmosferde bulunması gereken oranlardan fazla olması hava kirliliğine neden olmaktadır. Ayrıca sera etkisi olarak adlandırılan olay neticesinde, ciddi iklim değişikliklerine ve buzulların eriyerek Dünya da ki su seviyesinin yükselmesine, sıcaklıkla farklılaşan ekolojik dengenin hayvan yaşamını etkilemesine neden olmaktadır [1]. Nüfus ve gelir düzeyi artışı enerji talebinde kilit noktayı oluşturmaktadır. BP 2030 Enerji Görünümü 2013 raporuna göre 2030 yılında Dünya nüfusu 1.3 milyar artarak 8.3 milyara ulaşacaktır. Bu da 1.3 milyar insana yetecek kadar daha fazla enerjinin piyasaya arz edilmesi anlamına gelmektedir. Ayrıca Dünya enerjisinin büyük bir kısmının karşılandığı birincil enerji kaynaklarına olan talepte artacaktır. Şekil 1(a). da 1990 ve 2030 yılları nüfus artışını ve Şekil 1(b). de ise birincil enerji kaynakları kullanımının BP 2030 enerji görünümü verilerine göre Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü ne (Organization for Economic Co-operation and Development - OECD) üye olan ve üye olmayan ülkelere göre değişimleri görülmektedir [2]. Keywords renewable energy, solar energy, intelligent algorithms, maximum power point tracking. I. GİRİŞ Enerji yaşamın vazgeçilmez bir olgusudur. Sanayi devriminden bu yana gelişen teknoloji, kentsel gelişme ve nüfus artışı enerji talebinin artmasına ve ülkelerin bu talebe cevap vermekte zorlanmaları ile enerji arz-talep dengesizliği oluşmasına neden olmuştur. Dünya enerji talebinin büyük bir kısmı fosil yakıtlar olarak bilinen kömür, petrol ve doğalgazdan karşılanmaktadır. Fakat bu yakıtların kullanımı ile doğaya çeşitli gaz salınımları yapılmakta, insan ve çevre sağlığı tehlikeye girmektedir. Fosil yakıtların yoğun bir (a) (b) Şekil 1. BP 2013 verilerine göre OECD ve OECD dışı ülkeler için 2030 yılı nüfus ve birincil enerji talebi artışı

2 OECD ülkelerinin 2010 talebi 5.6 milyar Ton Eşdeğer Petrol (TEP) iken 2030 yılı talebi 5.7. milyar TEP olarak tahmin edilmektedir. OECD dışı ülkelerin 2010 yılı talebi 6.4 milyar TEP iken 2030 yılında 4.5 milyar TEP gibi büyük bir oranda artış göstererek 16.6 milyar TEP olması beklenmektedir [3]. Tüm bu enerji tüketim ve talep bilgileri ışığında, günümüzde kullanılan fosil yakıt kaynaklı enerji türlerinin yanı sıra güneş, rüzgâr, dalga, biokütle gibi alternatif enerji kaynaklarının kullanımlarının da arttırılması gerekmektedir. Yenilenebilir veya diğer adıyla alternatif enerji kaynakları olarak adlandırılan kaynaklar arasında yer alan güneş enerjisi ile elektrik üretim sistemleri olan fotovoltaik panellerin verimleri %15-25 arasında değerlere ulaşmış durumundadır [4]. Netice itibariyle enerji elde oranı çok yüksek olmayan bu sistemlerin verimlerini arttırmak için çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu uygulamalardan biride belirli ışınım ve sıcaklık şartlarında panellerin verebilecekleri en yüksek gücü almak için maksimum güç noktası takibi (MPPT) algoritmaları kullanmaktır. Literatürde MPPT için çeşitli algoritmalar, farklı uygulamalarda kullanılmaktadır. Kısa devre akımı yöntemi, açık devre gerilimi yöntemi, değiştir-gözle ve arttırımsal iletkenlik algoritması gibi algoritmalar klasik algoritmalar sınıfında uygulanmıştır. Daha kompleks problemleri farklı yaklaşımlarla çözebilmek için klasik algoritmalara alternatif olması açısından akıllı algoritmalar ortaya atılmıştır. Yapay sinir ağları, bulanık mantık, parçacık sürüsü optimizasyonu ve karınca kolonisi algoritması maksimum güç noktası takibi için kullanılan akıllı algoritmalar sınıfındadır. Bu çalışmada öncelikle güneş enerjili sistemlerin elektriksel eşdeğer devresi ve matematiksel ifadeleri verilmiştir. Ayrıca güneş panelinin MATLAB modeli oluşturularak panelin akım ve gerilim eğrilerinin farklı ışınım ve sıcaklık değişim değerlerine karşılık gelen karakteristikleri incelenmiştir. Panellerin en yüksek güç noktasında çalışmasını sağlayan maksimum güç noktası takibinde kullanılan algoritmalar incelenmiştir. Bu algoritmalar klasik algoritmalar ve akıllı algoritmalar olarak iki başlık halinde incelenerek, kullanımı neticesinde avantaj ve dezavantajları verilmiştir. II. GÜNEŞ ENERJİLİ SİSTEMLER Güneş enerjisinden elektrik üretimi fotovoltaik etki prensibine göre çalışmaktadır. Güneş enerjisinin gönderdiği ışınımı/radyasyonu direk olarak doğru akım (DA) elektrik enerjisine çeviren yarı iletken malzemeden yapılan sistemlere Fotovoltaik Sistemler (Photovoltaic Systems - PV) adı verilir. Fotovoltaik sistemlerin en küçük parçası genellikle silisyumdan imal edilen, p ve n tipi iletkenlerin birleşiminden oluşan, güneş enerjisini elektrik enerjisine çeviren fotovoltaik hücrelerdir [5]. Çeşitli şekillerde üretilen güneş pilleri belirli bir akım ve gerilim değerini elde etmek için seri veya paralel bağlanarak istenilen güç değeri elde edilmeye çalışılır. Fotovoltaik hücrelerin bu şekilde bir araya getirilmesiyle fotovoltaik panel/modül, fotovoltaik modüllerin çeşitli güç değerlerini elde etmek için seri yada paralel bağlanmasıyla oluşan yapıya da fotovoltaik dizi denilir. A. Güneş Pilleri ve Elektriksel Eşdeğer Devre Modeli Fotovoltaik hücrelerin çalışması, davranışları bilinen elemanlar ile bir elektriksel eşdeğer devre oluşturularak incelenebilir. Şekil 2. de fotovoltaik hücrelerin elektriksel eşdeğer devre modeli görülmektedir [6]. I L I D I RP R P R S I PV V PV Şekil 2. Güneş pili elektriksel eşdeğer devre modeli Verilen eşdeğer devre modelinde I PV hücre akımı ve V PV hücre gerilimi değişkenlerini göstermektedir. Eşdeğer devre de I L fotonlar tarafından oluşturulan ışık akımıdır ve bir akım kaynağı ile sembolize edilmiştir. Işık akımı güneş ışınımı ile doğru orantılı olarak değişmektedir. n ve p birleşimli PV hücresi diyot ile gösterilmiştir ve üzerinden I D akımını akıtmaktadır. İdeal elemanlar olmayan PV hücrelerin kayıpları dirençler ile gösterilmektedir. R S seri direnci kontaklar ve bağlantı noktalarında gerilim düşümlerini, R P paralel direnci ise farklı potansiyeller arasında ki sızıntı akımını ifade etmektedir [7]. Elektriksel eşdeğer devreye Kirşof un akımlar kanunu uygulandığında Denklem (1) elde edilir. Gerilim ve saturasyon akımına bağlı olan I D diyot akımı Denklem (2) ile ifade edilir. Denklem (2). de verilen semboller ve açıklamaları Tablo 1. de verilmiştir. Tablo 1. Denklem (2) de yer alan semboller ve açıklamaları Sembol I s K T q n Açıklaması Ters Saturasyon Akımı (A) Boltzmann Sabiti = 1,381x10-23 J/K Mutlak Sıcaklık (K) Elektron Yükü = 1,602x10-19 J/V İdealite Faktörü n ve p birleşim yüzeyi boyunca akan akımdan dolayı meydana gelen sızıntı akımı I RP Denklem (3) ile ifade edilmiştir. Denklem (2) ve Denklem (3), Denklem (1). de yerine konulduğunda Denklem (4) elde edilmektedir. Seri ve paralel direncin etkileri ihmal edilirse PV hücre akımı Denklem (5) de ki gibi olmaktadır [6]. (1) (2) (3) (4)

3 (5) B. Güneş Pillerinin Akım-Gerilim (I-V) ve Güç-Gerilim (P-V) Karakteristikleri ve MATLAB ile modellenmesi PV panelden kısa devre durumunda çekilebilecek en yüksek akım, açık devre durumunda ise panel uçlarından ölçülebilecek en yüksek gerilim elde edilmiş olur. Şekil 3. te belirli bir ışınım ve sıcaklık değerlerinde bir PV panelin akımgerilim ve güç-gerilim eğrileri görülmektedir. Panel çalışma değerleri eksenlerin kesim noktası olan kısa devre akımı ve açık devre gerilimi arasında değişir. I-V eğrisi incelendiğinde PV panelin çıkış akımı, çıkış geriliminin belirli bir değerine kadar sabittir. Bu gerilim değeri aşıldığında çıkış akımında hızlı bir düşüş yaşanmaktadır. Aynı şekilde gerilimin belirli bir noktasına kadar güç artmakta fakat o değer aşıldığında çıkış akımının azalmasına bağlı olarak güç değeri de azalmaktadır. Tablo 3. Sharp NU-SOE3E güneş paneli parametreleri Parametreler Semboller Değerler Maksimum güç P max 180 Watt Maksimum güç noktasında gerilim V mpp 23.7 Volt Maksimum güç noktasında akım I mpp 7.60 Amper Açık devre gerilimi V OC 30 Volt Kısa devre akımı I SC 8.23 Amper Akımın sıcaklık katsayısı α %/ C Gerilimin sıcaklık katsayısı Β %/ C Şekil 4 te Standart test koşullarından farklı ışınım ve sıcaklık değerlerinde değişen Sharp NU-SOE3E modeli güneş paneli akım ve gerilimi için MATLAB/Simulink modeli ouşturulmuştur. Modelde giriş verileri ışınım ve sıcaklık, çıkış verileri ise STC den farklı değerlerde hesaplanan panel akım ve gerilim değerleridir. Şekil 3. PV panelin I-V ve P-V eğrileri Işık şiddeti ve panel sıcaklığı PV panellerin I-V ve P-V eğrilerini değiştiren ve verimine etki eden iki önemli faktördür. Işınım ve sıcaklıklarına bağlı olarak MATLAB da değişim eğrilerini için panel akım ve geriliminin ışınım ve sıcaklığa bağlı olarak değişimi Denklem (6), (7) ve (8) de verilmiştir. Standart Test Koşulları (Standard test conditions - STC) için referans ışınım değeri G ref =1000 W/m 2 ve referans modül sıcaklığı T cref =25 C olarak alınmaktadır [5]. (6) Şekil 4. Panel akım ve geriliminin ışınım ve sıcaklığa bağlı değişiminin MATLAB/Simulink te modellenmesi Matematiksel ifadeler ile oluşturulan panel modeli maskelenerek Şekil 5. de ki tek bir model bloğuna dönüştürülüp akım, gerilim ve gücün sayısal değerleri bloktan izlenebilmekte olup, grafikleri de çizdirilebilmektedir. Tablo 2. Denklem (6), (7) ve (8) de yer alan semboller ve açıklamaları (7) (8) Sembol G Işınım (W/m 2 ) G ref Referans Işınım (W/m 2 ) T T cref α β Modül Sıcaklığı (Kelvin) Açıklaması Referans Modül Sıcaklığı (Kelvin) Kısa devre akımının sıcaklık katsayısı (ma/k) Açık devre geriliminin sıcaklık katsayısı (Volt/ C) Denklem (6), (7) ve (8) kullanılarak Sharp NU-SOE3E modeli 180 Watt gücünde monokristal silikondan üretilmiş bir güneş panelinin MATLAB simülasyonu yapılmıştır. Tablo 3. de bu güneş panelinin üretim parametreleri verilmiştir. Şekil 5. Maskelenen PV sistem modellemesi Şekil 6. da I-V ve P-V eğrilerinin sıcaklıkla değişimi görülmektedir. Şekil 6(a). da I-V eğrisi incelendiğinde, sıcaklık arttığında kısa devre akımı artarken, açık devre gerilimi azalmaktadır. Fakat kısa devre akımı açık devre geriliminin azalmasına göre daha küçük oranda azaldığı için sıcaklık artışı ile panel çıkış gücü azalacaktır. Şekil 6(b). de panel sıcaklığının artışına bağlı olarak P-V eğrisinin değişimi görülmektedir.

4 III. MAKSİMUM GÜÇ NOKTASI TAKİBİ (MPPT) VE ALGORİTMALAR Bir fotovoltaik sistem Şekil 8. de görüldüğü gibi PV panel, DC/DC konvertör, yük ve maksimum güç noktası takibi algoritması bileşenlerinden oluşur. PV panel/dizi DC/DC Konvertör Yük (a) I-V eğrisi (b) P-V eğrisi Şekil 6. PV panellerin sıcaklıkla I-V ve P-V eğrilerinin değişimi Işık şiddeti arttıkça açık devre gerilimi küçük oranlarda artarken, kısa devre akımı açık devre gerilimine göre büyük miktarlarda artmaktadır. Şekil 7.(a) da I-V eğrisinin ışık şiddeti ile değişimi görülmektedir. Işık şiddeti arttıkça kısa devre akımı, açık devre gerilimine göre daha büyük oranlarda arttığı için, açık devre geriliminin küçük artış etkisi ihmal edilebilir ve kısa devre akımının ışık şiddeti ile doğru orantılı olarak değiştiği söylenebilir. Şekil 7.(b) de P-V eğrisinin ışık şiddeti ile değişimi görülmektedir. Işık şiddetinin artması ile çıkış gücü artış göstermektedir [8]. MPPT Algoritmaları Şekil 8. PV sistem bileşenleri İlk kurulum maliyetleri yüksek olup elektrik çevrim verimleri çok yüksek olmayan PV sistemlerden belirli bir ışınım ve sıcaklık şartlarında sadece bir noktada maksimum güç alınmaktadır. Işınım, sıcaklık ve yük seviyesine bağlı olarak değişen PV sistemler için yazılımsal olarak kontrol edilebilen çeşitli maksimum güç noktası takibi algoritmaları kullanmaktadır. Değiştir-gözle (P&O) ve arttırımsal iletkenlik (INC) algoritmaları en çok kullanılan klasik algoritmalar sınıfındadır. A. Akıllı Algoritmalar Klasik algoritmalara alternatif olarak yapay sinir ağları, bulanık mantık, parçacık sürüsü optimizasyonu ve karınca algoritması gibi akıllı algoritmalarla maksimum güç noktası takibi yapılmaktadır. (a) I-V eğrisi (b) P-V eğrisi Şekil 7. PV panellerin ışık şiddeti ile I-V ve P-V eğrilerinin değişimi a. Yapay Sinir Ağları Yapay sinir ağları (YSA) insan beyninin düşünme, karar verme, öğrenme ve tanıma gibi fonksiyonlarının yani insan beyninin çalışma sisteminin yapay olarak modellenmesi çalışmaları neticesinde ortaya çıkmıştır. Bu modeller beyindeki nöronların birbirleriyle bağlanmaları ve farklı seviyelerde birbirlerini etkileşmeleri sonucu oluşan karmaşık sistemin modellemesi olarak düşünülebilir [9]. Şekil 9. da görüldüğü gibi basit bir yapay sinir ağı giriş katmanı, gizli katman ve çıkış katmanından oluşmaktadır. Giriş katmanındaki veriler ağırlıklar ile çarpılarak ve bias düğümü eklenerek toplanır. Sonrasında belirlenen bir aktivasyon fonksiyonu ile eğitilerek çıkış değerleri elde edilir. Şekil 9. YSA nın temel yapısı Gizli katman ve nöronların sayısı problemin karmaşıklık durumuna göre şekillenmektedir. Gizli katmanın yapısı ve sinir ağının eğitilmesi YSA nın performansını belirlemektedir [10]. Birinci aşamada problemin girdi ve çıktıları belirlenmeye çalışılır. Problemin çözüm sürecinde kaç adet giriş ve çıkış verisi kullanılacağına karar verilir.. İkinci aşamada eğitim için kullanılacak YSA türü, gizli katmanlarının olup olamayacağı,

5 kaç adet nöron kullanılacağı ve hangi fonksiyonun aktivasyon fonksiyonu olarak kullanılacağı gibi tasarım parametreleri belirlenir. Üçüncü aşamada girdi verilerine karşılık gelen çıktı verilerini içeren eğitim ve test verileri hazırlanır. Eğitim verileri kullanılarak YSA eğitilir. Gerçek değer ile YSA sonuçları kıyaslanarak tahmin hatası belirlenir. Dördüncü aşamada eğitilen ağın genelleme özelliğine sahip olup olmadığı test etmek için ikinci bir test verisi kullanılarak ağın ezberleyip ezberlemediği kontrol edilir. Bu aşamalardan başarılı olarak geçen ağ tahmin hatası da belirli noktada iyileştirildikten sonra istenilen problemin çözümü için hazır hale getirilmiştir. PV sistemlerde MPPT için giriş verisi ışınım, sıcaklık gibi veriler olabilirken çıkış verileri ise konvertörün görev oranı, PV çıkış akımı yâda gerilimi olabilmektedir. Eğitme işlemi ile maksimum güç noktası takibi doğru bir şekilde gerçekleştirilebilir [11]. Yapay sinir ağları ile tasarlanıp eğitilen birçok sistemle maksimum güç noktası takibi gerçekleştirilmiştir [12-13]. PV sistemin kurulacağı her farklı sistem konumu için PV karakteristiği değişeceğinden ayrı bir veri seti grubu ve eğitme işlemi gerektirmesi YSA nın dezavantajıdır [10]. b. Bulanık Mantık Belirsizliğin bulunduğu kesin ve lineer olmayan durumların ifadesi Bulanık Mantığın (BM) çıkış noktasını oluşturmaktadır [11]. Sayısal algılayıcılardan aldığı veriler yâda sistem uzmanının dilsel komutları ve talimatları doğrultusunda matematiksel modellere ihtiyaç duyulmaksızın, düşünme ve karar verme mekanizmasının modellenmesidir [14]. Şekil 10. da görüldüğü gibi BM kontrolün genel çalışma yapısı bulanıklaştırma, veri tabanı ve kural tablosunun oluşturulması, bulanık çıkarım ve durulama aşamalarından oluşmaktadır. Girişler Bulanıklaştırma Bulanık Çıkarım Kural tablosu Durulama Şekil 10. Bulanık mantık kontrolün temel yapısı Çıkışlar Bulanıklaştırma aşamasında gerçek giriş veri setleri dilsel değerlere dönüştürülür. Uzmanların deneyimlerinden yararlanılarak içinde denetim kurallarını barındıran Eğer A=x ve B=y ise O halde C=z formunda mevcut kontrol parametrelerine göre kural tabanı oluşturulur. Giriş ve çıkışlar arasında ki bağlantıların sonuçları, kural tabanına dayanan bir mantıksal karar verme mekanizması ile formüle edilerek yaklaşık çıkarım sağlanır. Ardından bulanık çıkarım biriminden gelen bulanık veriler sistemin tanıyabileceği gerçek çıkış değerlerine dönüştürülerek sistemin kontrol ve denetimi sağlanır [15]. Değişen atmosferik koşullar altında iyi sonuçlar vermesi nedeniyle güneş enerjili birçok uygulama da bulanık mantık tabanlı maksimum güç noktası takibi uygulamaları gerçekleştirilmiştir [23-24]. Bulanık mantık tabanlı maksimum güç noktası takibinde genellikle kullanıcının seçimine göre değişmekle birlikte hata (E) ve hata değişimi (ΔE) giriş olarak alınmaktadır. Maksimum güç noktasında Denklem (9) ve Denklem (10) kullanılmakta ve dp/dv sıfır olmaktadır [16]. (9) (10) Bulanık mantık kontrolün çıkışı kural tabanı tablosuna göre konvertörün görev oranına bağlı olarak değişmektedir. Durulama aşamasında dilsel değişkenler üyelik fonksiyonundan yararlanılarak nümerik değişkenlere dönüştürülmektedir. Bu ise maksimum güç noktası takibi yapılabilmesi için analog sinyallerle konvertörün maksimum güç noktasında kontrolü anlamına gelmektedir [16]. BM kontrolün matematiksel modele ihtiyaç duymaması, lineer veya lineer olmayan sistemlerin kontrolüne ve paralel işlemlere izin vermesi, kontrol mekanizmaları insanı taklit etmesi, anlaşılırlığının kolaylığı ile yüksek performans sağlanmaktadır. Bu avantajları nedeniyle BM ile birçok maksimum güç noktası takibi uygulamaları gerçekleştirilmiştir [17-18]. Fakat kurallar oluşturulurken uzman bilgi ve deneyimine ihtiyaç duyması ve deneme yanılma yoluyla üyelik fonksiyonlarının oluşturulması bu sistemin dezavantajlarıdır [14]. c. Parçacık Sürüsü Optimizasyonu Parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) çok parametreli lineer olmayan problemlerinin çözümünde kuş sürülerinin yiyecek arama davranışlarından esinlenerek ortaya atılmış bir optimizasyon tekniğidir. PSO da problemlere çözüm arama, kuşların yerini bilmedikleri yiyeceğe en yakın kuşu referans alarak ulaşmaya çalışmaları arasında benzerlik kurulmaktadır. Her bir kuş parçacık olarak adlandırılmakta ve her parçacığın konumu bir fonksiyonda saklanarak parçacıkların yiyeceğe göre konumlarının uygunlukları ölçülmektedir. Bu esnada her parçacık kendi hızı, konumu ve bu konuma ulaşmadan bir önceki durumunu hafızasında tutmalıdır. Çünkü bir sonraki en iyi çözüm için parçacıkların bilgisine ihtiyaç duyulmaktadır. Rastgele çözümle başlanmakta ve güncellemelerle devam edilerek en iyi çözüme ulaşılmaya çalışılmaktadır. Parçacık konumları her güncelleme tekrarlamasını pbest ve gbest ten en iyi olanına göre yapar. gbest popülasyonda o ana kadar elde edilen en iyi değer ve pbest ise parçacığın o ana ulaşmış olduğu en iyi çözümü ifade eder. pbest ve gbest olarak en iyi değer bulunduktan sonra Denklem (11) ve Denklem (12) ye göre konum ve hız güncellemeleri yapılır. Burada c 1 parçacığın kendi tecrübelerine dayanarak hareket ettiği öğrenme faktörü, c 2 sürüdeki diğer parçacıklara göre hareket edilen öğrenme faktörüdür [11,19]. (11) (12) Maksimum güç noktası takibinde konvertörün görev oranı vektör şeklinde tanımlanır ve ilk iterasyon için başlangıç

6 parçacıkları olarak seçilir. pbest ve gbest hesaplandıktan sonra parçacıkların yeni konumu güncellenerek konvertörün yeni görev oranı belirlenir ve maksimum güç noktasına ulaşmak için sürekli görev oranı güncellemesi yapılarak parçacıkların en iyi konum olarak maksimum güç noktasında bulunması sağlanır. Türev bilgisine ihtiyaç duymaması, kullanımında ayarlanması gereken parametre sayısının az olması ve kısmi güneşlenme durumlarında maksimum güç noktası takibinde çok kullanışlı olması PSO nun önemli avantajlarıdır [18-19]. Çok çeşitli uygulamalar da PSO algoritması kullanılarak maksimum güç noktası takibi başarıyla gerçekleştirilmiştir [20-21]. d. Karınca Koloni Algoritması Karınca kolonisi algoritması (KKA), karıncaların yuvaları ve yiyecek kaynakları arasında en kısa yolu bulması ve çevrede ki değişimlere hızlı uyum sağlama davranışlarının benzetimi neticesinde ortaya çıkmıştır. Karıncalar en kısa yolu bulmak ve bu durumda koloniyle haberleşmek için geçtikleri yollara feromen adı verilen bir madde bırakırlar. Feromen maddesinin yoğunluğu fazla olan yol diğer yola göre en kısa yol olma seçim şansını arttırmakta ve karıncalar bu sayede hedeflerine en kısa yoldan ulaşmış olmaktadırlar [22]. t anında i konumundan j konumuna giden her karıncanın gittiği her yere belli bir miktar feromen maddesi bıraktığı düşünülürse t+1 adımında ki feromen madde miktarı Denklem (13) de verilmiştir [22]. (13) Burada buharlaşma katsayısıdır ve feromen madde miktarının sınırsız artmasını engellemektedir. Karıncalar gittiği her bir konuma turlarını tamamlamadan bir defa gidemezler ve iki konum arasında yaptıkları seçim feromen madde miktarı ve mesafenin fonksiyonu ile değişmektedir. Karınca gittiği konumları hafızaya alarak gittiği konumları bir daha ziyaret etmesi engellenir. Tur tamamlandığında hafızası temizlenir. Bir karıncanın i. şehirden j. şehre geçiş olasılığı seçilebilirlik parametresi olan bağlıdır ve Denklem (14) ile verilmiştir [22]. (14) α ve β olasılık değeri hesaplanırken kullanıcıya feromen maddesi ve seçilebilirlik arasında belirleme imkânı vermektedir. Buda yiyeceğe yakın konumlarda daha fazla feromen madde birikeceği anlamına gelmektedir[22]. Karınca algoritması ile MPPT işleminde konvertörün görev oranı maksimum güç noktasına ulaşmak için hedef değişken olarak kullanılmaktadır. İlk aşamada her karınca rastgele bir farklı bir pozisyonda başlar ve iterasyonlar sonucunda karıncalar optimum bölgeye hareket etmeye çalışırlar. En başarılı iterasyon sonucunda en karıncalar optimum nokta olan maksimum güç noktasına ulaşılır [23]. Karınca algoritması maksimum güç noktası takibi kontrolünde direk olarak kullanılamadığı için diğer yazılımsal tekniklerin birleşimi ile kullanılır. Bulanık mantık denetimli karınca algoritmasının maksimum güç noktası uygulamaları kullanımı hızlı değişen çevresel koşullarında bile yüksek verimle sonuçlanmıştır. Nümerik problemlere çözüm bulması, gerçek zamanlı çalışmaya ve sistem tepkisinin çok hızlı olduğu dinamik problemlere ayak uydurabilmesi en önemli avantajlarındandır [11]. IV. DEĞERLENDİRME VE SONUÇ Bu makalede PV sistemlerde MPPT işleminde kullanılan akıllı algoritmalara ve literatürde ki uygulamalarına değinilmiştir. Her bir akıllı algoritmanın kullanılması neticesinde kendi içinde avantaj ve dezavantajları bulunmakla birlikte bu algoritmaları bazı ölçütler neticesinde birbirleriyle de kıyaslamak mümkündür. Tablo 4. de akıllı algoritmaların kıyaslanması görülmektedir. Tablo 4. Akıllı algoritmaların karşılaştırılması Algoritma PV dizi Bağımlılığı Yazılım zorluğu Uygulama zorluğu İzleme hızı Gerçek MPPT YSA Evet Zor Zor Hızlı Evet BM Evet Kolay Zor Hızlı Evet PSO Hayır Orta Orta Hızlı Evet KKA Hayır Orta Orta Hızlı Evet Genel olarak incelendiğinde YSA ve BM, PV panel/dizi bağımlılığı gerektirirken PSO ve KKA için gerekli değildir. BM yazılımı en kolay, PSO ve KKA orta zorluktadır. Fakat YSA diğerlerine göre yazılımı en zor algoritmadır. Uygulama bakımından kıyaslandıklarında PSO ve KKA orta zorlukta, YSA ve BM ın uygulaması zordur. Akıllı algoritmaların hepsi gerçek MPPT noktası bulmaya çalışmakta ve MPPT değişimlerini izlemeleri hızlıdır. KAYNAKÇA [1] Demirtaş, M. Şerefoğlu, Ş. and Çetinbaş, İ., Güneş Enerjili Sistemler İçin Enerji Takip Sistemi Uygulaması, VI. Yenilebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu (YEKSEM 2011), Ekim [2] BP, Erişim Tarihi: 5 Ağustos 2013, İnternet Adresi: _2013.pdf [3] Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, Erişim Tarihi: 5 Ağustos 2013, İnternet Adresi: rkiyede_enerji_gorunumu.pdf [4] Green, M.A., Emery, K., Hishikawa, Y., Warta, W. and Dunlop, E.D., Solar cell efficiency tables (version 42), Progress in Photovoltaics: Research and Applications, 21(5): , [5] Kılıç, I.M., Fotovoltaik Sistem Eğitimi İçin Bir Sımulınk Araç Kutusu Tasarım Ve Uygulaması, Muğla Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik Ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı Yüksek lisans Tezi, [6] Kaplan, Z., Fotovoltaik Sistem Tasarımı, Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Yüksek lisans Tezi, [7] Kulaksız, A.A., Maksimum Güç Noktası İzleyicili ve UVM İnverterli Fotovoltaik Sistemlerin Yapay Sinir Ağları Tabanlı Kontrolü, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik- Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Doktora Tezi, [8] Tek, S.C., Güneş Paneli Simülatörü, Elektrik Mühendisleri Odası İstanbul Şubesi IV. Proje Yarışması, 2008.

7 [9] Kamath, R.H., Aithal, R.S., Sinha, P.K.S.A. and Danak, A.R., Modelling Of Photovoltaic Array And Maximum Power Point Tracker Using ANN, Journal of Electrical Systems, 4(3), [10] Morales, D.S., Maximum Power Point Tracking Algorithms for Photovoltaic Applications, Aalto University School of Science and Technology Faculty of Electronics, Communications and Automation, Master's thesis, [11] Salam, Z., Ahmed, J. and Merugu, B.S., The application of soft computing methods for MPPT of PV system: A technological and status review, Applied Energy, Vol.107, p , [12] Islam, M.A. and Kabir, M.A., Neural network based maximum power point tracking of photovoltaic arrays, TENCON 2011, p [13] Jie, L. and Ziran, C., Research On The MPPT Algorithms Of Photovoltaic System Based On PV Neural Network, In Chinese Control and Decision Conference, [14] Sağlam, Ş., Şebeke Bağlantılı Fotovoltaik Aydınlatma Sisteminin Bulanık Mantık İle Kontrolü, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Eğitimi Anabilim Dalı, Doktora Tezi, [15] Chim, C.S., Neelakantan, P., Yoong, H.P. and Teo, K.T.K., Fuzzy Logic Based MPPT for Photovoltaic Modules Influenced by Solar Irradiation and Cell Temperature, Computer Modelling and Simulation (UKSim) 2011 UkSim 13th International Conference, p , [16] Esram, T. and Chapman, P.L., Comparison of Photovoltaic Array Maximum Power Point Tracking Techniques, Energy Conversion, 22(2): , [17] Alajmi, B.N., Ahmed, K.H., Finney, S.J. and Williams, B.W., Fuzzy-Logic-Control Approach Of A Modified Hill Climbing Method For Maximum Power Point İn Microgrid Standalone Photovoltaic System, Power Electronics, 26(4): , [18] Purnama, I., Yu-Kang, L. and Huang-Jen, C., A Fuzzy Control Maximum Power Point Tracking Photovoltaic System, Fuzzy Systems (FUZZ), p , [19] Tamer, S. and Karakuzu, C., Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritması ve Benzetim Örnekleri, ELECO 2006, p , Bursa, [20] Miyatake, M., Toriumi, F., Endo, T. and Fujii, N., Maximum Power Point Tracking Of Multiple Photovoltaic Arrays: A PSO Approach, Aerospace and Electronic Systems, 47(1): , [21] Fu, Q. and Tong, N., A Complex-Method-Based PSO Algorithm For The Maximum Power Point Tracking İn Photovoltaic System, Information Technology and Computer Science (ITCS), p , [22] Karaboğa, D., Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Kitap Basım: 2011, Ankara. [23] Besheer, A.H. and Adly, M., Ant colony system based PI maximum power point tracking for stand alone photovoltaic system, Industrial Technology (ICIT), p , [24]

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa Fotovoltaik Sistemlerde Değiştir Gözle ve Artan İletkenlik Algoritmalarının Karşılaştırılması Comparison of P&O and Incremental Conductance Algorithms for Photovoltaic Systems Yunus Emre KESKİN 1, Mustafa

Detaylı

FARKLI PANEL TİPLERİ İÇİN EŞDEĞER DEVRE MODELİNİN PARAMETRE DEĞERLERİNİN BULUNMASI

FARKLI PANEL TİPLERİ İÇİN EŞDEĞER DEVRE MODELİNİN PARAMETRE DEĞERLERİNİN BULUNMASI FARKLI PANEL TİPLERİ İÇİN EŞDEĞER DEVRE MODELİNİN PARAMETRE DEĞERLERİNİN BULUNMASI Erdem ELİBOL Melih AKTAŞ Nedim TUTKUN Özet Bu çalışmada fotovoltaik güneş panellerinin matematiksel eşdeğer devrelerinden

Detaylı

GÜNEŞ PİLİNİN MATEMATİKSEL MODELLENMESİ VE MATLAB İLE SİMÜLASYONU

GÜNEŞ PİLİNİN MATEMATİKSEL MODELLENMESİ VE MATLAB İLE SİMÜLASYONU TESKON 2017 SİMÜLASYON VE SİMÜLASYON TABANLI ÜRÜN GELİŞTİRME SEMPOZYUMU Bu bir MMO yayınıdır MMO bu yayındaki ifadelerden, fikirlerden, toplantıda çıkan sonuçlardan, teknik bilgi ve basım hatalarından

Detaylı

BÖLÜM 2. FOTOVOLTAİK GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ (PV)

BÖLÜM 2. FOTOVOLTAİK GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ (PV) BÖLÜM 2. FOTOOLTAİK GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ (P) Fotovoltaik Etki: Fotovoltaik etki birbirinden farklı iki malzemenin ortak temas bölgesinin (common junction) foton radyasyonu ile aydınlatılması durumunda

Detaylı

Küçük Rüzgar Türbini ve PV Güç Sistemi Modellemesi

Küçük Rüzgar Türbini ve PV Güç Sistemi Modellemesi Küçük Rüzgar Türbini ve PV Güç Sistemi Modellemesi CENGİZ Kadir 1 ER Enver 2 SUDA Cemil 3 METİN Bengül 4 TOPÇUOĞLU Kıvanç 5 BAŞDAĞ Hüseyin 6 1,2 Muğla Sıtkı Koçman Ün., Muğla M.Y.O., Elektronik ve Otomasyon

Detaylı

GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ

GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ DENEY 1 GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ YENİLEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ LABORATUAR YRD. DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU DENEY 1 GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİ 1. GÜNEŞ ENERJİ SİSTEMLERİ Dünyamızın en büyük enerji kaynağı olan

Detaylı

FOTOVOLTAİK SİSTEMLERDE MAKSİMUM GÜÇ NOKTASI İZLEYİCİSİNİN VERİMLİLİĞE ETKİSİ

FOTOVOLTAİK SİSTEMLERDE MAKSİMUM GÜÇ NOKTASI İZLEYİCİSİNİN VERİMLİLİĞE ETKİSİ FOTOVOLTAİK SİSTEMLERDE MAKSİMUM GÜÇ NOKTASI İZLEYİCİSİNİN VERİMLİLİĞE ETKİSİ Mehmet Ali Özçelik 1, A.Serdar Yılmaz 2 ozcelik@gantep.edu.tr, asyilmaz@ksu.edu.tr 1 Gaziantep Meslek Yüksekokulu, Elektrik

Detaylı

Sıcaklık ve Güneş Işınım Değişimlerinin Fotovoltaik Panel Gücü Üzerindeki Etkilerinin Simülasyon Analizi

Sıcaklık ve Güneş Işınım Değişimlerinin Fotovoltaik Panel Gücü Üzerindeki Etkilerinin Simülasyon Analizi Sıcaklık ve Güneş Işınım Değişimlerinin Fotovoltaik Panel Gücü Üzerindeki Etkilerinin Simülasyon Analizi Akif KARAFİL 1 Harun ÖZBAY 2 Metin KESLER 3 1 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu,

Detaylı

Güneş Enerji Sistemleri için Bir Eğitim Aracı

Güneş Enerji Sistemleri için Bir Eğitim Aracı Güneş Enerji Sistemleri için Bir Eğitim Aracı * 1 Serhat DUMAN, 2 Nuran YÖRÜKEREN, 3 İsmail H. ALTAŞ * 1 Teknoloji Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Düzce Üniversitesi, Türkiye 2 Mühendislik

Detaylı

FOTOVOLTAİK ENERJİ DÖNÜŞÜM SİSTEMLERİNDE PARÇALI GÖLGELENME DURUM ANALİZİ

FOTOVOLTAİK ENERJİ DÖNÜŞÜM SİSTEMLERİNDE PARÇALI GÖLGELENME DURUM ANALİZİ FOTOVOLTAİK ENERJİ DÖNÜŞÜM SİSTEMLERİNDE PARÇALI GÖLGELENME DURUM ANALİZİ Murat ÜNLÜ Sabri ÇAMUR Birol ARİFOĞLU Kocaeli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Elektrik Mühendisliği Bölümü Umuttepe Yerleşkesi,

Detaylı

Fotovoltaik Teknoloji

Fotovoltaik Teknoloji Fotovoltaik Teknoloji Bölüm 5: Fotovoltaik Hücre Karakteristikleri Fotovoltaik Hücrede Enerji Dönüşümü Fotovoltaik Hücre Parametreleri I-V İlişkisi Yük Çizgisi Kısa Devre Akımı Açık Devre Voltajı MPP (Maximum

Detaylı

KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler. Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler. Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü KARINCA KOLONİ ALGORİTMASI BMÜ-579 Meta Sezgisel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Fırat Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karınca Koloni Algoritması Bilim adamları, böcek davranışlarını inceleyerek

Detaylı

FOTOVOLTAİK ENERJİ DÖNÜŞÜM SİSTEMLERİNDE PARÇALI GÖLGELENME DURUM ANALİZİ

FOTOVOLTAİK ENERJİ DÖNÜŞÜM SİSTEMLERİNDE PARÇALI GÖLGELENME DURUM ANALİZİ FOTOVOLTAİK ENERJİ DÖNÜŞÜM SİSTEMLERİNDE PARÇALI GÖLGELENME DURUM ANALİZİ Murat ÜNLÜ Sabri ÇAMUR Birol ARİFOĞLU Kocaeli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Elektrik Mühendisliği Bölümü Umuttepe Yerleşkesi,

Detaylı

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa Eleco 214 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 214, Bursa Bulanık Mantık Tabanlı MGNT Sistem Performansının Ani ve Yavaş Değişen Güneş Radyasyonu Koşullarında

Detaylı

PV PANELLERİN YAPISI VE PANELLERDEN ELEKTRİK ÜRETİMİNE SICAKLIĞIN ETKİSİ

PV PANELLERİN YAPISI VE PANELLERDEN ELEKTRİK ÜRETİMİNE SICAKLIĞIN ETKİSİ PV PANELLERİN YAPISI VE PANELLERDEN ELEKTRİK ÜRETİMİNE SICAKLIĞIN ETKİSİ Taner ÇARKIT Elektrik Elektronik Mühendisi tanercarkit.is@gmail.com Abstract DC voltage occurs when light falls on the terminals

Detaylı

Simulink Ortamında Pv Modul Simülasyonu Araç Kutusunun Oluşturulması

Simulink Ortamında Pv Modul Simülasyonu Araç Kutusunun Oluşturulması Simulink Ortamında Pv Modul Simülasyonu Araç Kutusunun Oluşturulması Turab Selçuk, Ahmet Alkan KSU Elektrik - Elektronik Mühendisliği Bölümü Kahramanmaraş turabselcuk@ksu.edu.tr aalkan@ksu.edu.tr Ve Pvsystem

Detaylı

SOLAREX İSTANBUL Güneş Enerjisi & Teknolojileri Fuarı

SOLAREX İSTANBUL Güneş Enerjisi & Teknolojileri Fuarı SOLAREX İSTANBUL Güneş Enerjisi & Teknolojileri Fuarı MONO KRİSTAL FOTOVOLTAİK MODÜLLERİN SICAKLIK KATSAYILARINA GENEL BAKIŞ Dr. Ertan ARIKAN GTC Dış Ticaret Organize Sanayi Bölgesi Adıyaman İçindekiler

Detaylı

3.6 kw gücündeki fotovoltaik generatörünmatlab simulink ile modellenmesi

3.6 kw gücündeki fotovoltaik generatörünmatlab simulink ile modellenmesi 198 3.6 kw gücündeki fotovoltaik generatörünmatlab simulink ile modellenmesi Gökay BAYRAK 1, Mehmet CEBECİ 2 Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği, ELAZIĞ ÖZET Anahtar

Detaylı

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik

Detaylı

Solar Enerji Dönüşümünde, Maximum Güç Noktası İzleyicisinin Etkisi ve Kablosuz Enerji İletimine Uygulaması

Solar Enerji Dönüşümünde, Maximum Güç Noktası İzleyicisinin Etkisi ve Kablosuz Enerji İletimine Uygulaması Solar Enerji Dönüşümünde, Maximum Güç Noktası İzleyicisinin Etkisi ve Kablosuz Enerji İletimine Uygulaması Effect of Maximum Power Point Tracking in Solar Energy Conversion and Its Application of Wireless

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

Küçük ve Mikro Ölçekli Enerji Yatırımları için Hibrit Enerji Modeli

Küçük ve Mikro Ölçekli Enerji Yatırımları için Hibrit Enerji Modeli Küçük ve Mikro Ölçekli Enerji Yatırımları için Hibrit Enerji Modeli Mustafa Yıldız Enerji Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Bitirme Tezi Danışman: Yard. Doç. Dr. Ferhat Bingöl 4. İzmir Rüzgar Sempozyumu

Detaylı

GÜNEŞ TAKĐP SĐSTEMĐ (2-YÖNLÜ) SOLAR TRACKING SYSTEM (2-WAY)

GÜNEŞ TAKĐP SĐSTEMĐ (2-YÖNLÜ) SOLAR TRACKING SYSTEM (2-WAY) GÜNEŞ TAKĐP SĐSTEMĐ (2-YÖNLÜ) SOLAR TRACKING SYSTEM (2-WAY) Serkan ĐŞCAN, Sinop Üniversitesi, SĐNOP Rahmi KARAYEL, Sinop Üniversitesi Meslek Yüksekokulu Elektrik Bölümü, SĐNOP Ziya Ozan Özcan, Sinop Üniversitesi

Detaylı

FOTOVOLTAİK ENERJİ SİSTEMLERİNİN MODELLENMESİ, BENZETİMİ ve UYGULAMASI MODELING, SIMULATION AND APPLICATION OF PHOTOVOLTAIC ENERGY SYSTEMS

FOTOVOLTAİK ENERJİ SİSTEMLERİNİN MODELLENMESİ, BENZETİMİ ve UYGULAMASI MODELING, SIMULATION AND APPLICATION OF PHOTOVOLTAIC ENERGY SYSTEMS İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Cilt 3, Sayı 1, 9-23, 214 Journal of Advanced Technology Sciences Vol 3, No 1, 9-23, 214 FOTOVOLTAİK ENERJİ SİSTEMLERİNİN MODELLENMESİ, BENZETİMİ ve UYGULAMASI Serhat

Detaylı

Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh.

Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh. Deniz ERSOY Elektrik Yük. Müh. AMACIMIZ Yenilenebilir enerji kaynaklarının tesis edilmesi ve enerji üretimi pek çok araştırmaya konu olmuştur. Fosil yakıtların giderek artan maliyeti ve giderek tükeniyor

Detaylı

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics 2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının

Detaylı

GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) I. BÖLÜM

GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) I. BÖLÜM GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) I. BÖLÜM Prof. Dr. Olcay KINCAY Y. Doç. Dr. Nur BEKİROĞLU Y. Doç. Dr. Zehra YUMURTACI İ ç e r i k Genel bilgi ve çalışma ilkesi Güneş pili tipleri Güneş pilinin elektriksel

Detaylı

FOTOVOLTAİK GÜNEŞ PİLLERİ İÇİN GENEL AMAÇLI BİR MATLAB/SIMULINK GUI MODELİ

FOTOVOLTAİK GÜNEŞ PİLLERİ İÇİN GENEL AMAÇLI BİR MATLAB/SIMULINK GUI MODELİ FOTOVOLTAİK GÜNEŞ PİLLERİ İÇİN GENEL AMAÇLI BİR MATLAB/SIMULINK GUI MODELİ 1 Onur Ö. MENGİ 2 İsmail H. ALTAŞ 1,2 Karadeniz Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü

Detaylı

Çok Kristalli Silisyum (mc-si) Bir Fotovoltaik Modülün Kısmi Gölgelenme Altında Parametrelerinin İncelenmesi

Çok Kristalli Silisyum (mc-si) Bir Fotovoltaik Modülün Kısmi Gölgelenme Altında Parametrelerinin İncelenmesi SDU Journal of Science (E-Journal), 2012, 7 (2):123-140 Çok Kristalli Silisyum (mc-si) Bir Fotovoltaik Modülün Kısmi Gölgelenme Altında Parametrelerinin İncelenmesi Gencer Sarıoğlu 1,2, *, Rüştü Eke 1,2

Detaylı

Değiştir ve Gözlemle Metodu ve Geliştirilmiş Bir Maksimum Güç Noktası Takibi Metodunun Karşılaştırılmalı Analizi

Değiştir ve Gözlemle Metodu ve Geliştirilmiş Bir Maksimum Güç Noktası Takibi Metodunun Karşılaştırılmalı Analizi Fırat Üniv. Fen Bilimleri Dergisi Firat Unv. Journal of Science 27(1), 13-19, 2015 27(1), 13-19, 2015 Değiştir ve Gözlemle Metodu ve Geliştirilmiş Bir Maksimum Güç Noktası Takibi Metodunun Karşılaştırılmalı

Detaylı

EES 487 YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI DÖNEM PROJELERİ 2013 Doç.Dr.Mutlu BOZTEPE 28.11.2013

EES 487 YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI DÖNEM PROJELERİ 2013 Doç.Dr.Mutlu BOZTEPE 28.11.2013 EES 487 YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI DÖNEM PROJELERİ 2013 Doç.Dr.Mutlu BOZTEPE 28.11.2013 Genel kurallar: 1. Dönem projeleri aşağıda verilen konulardan seçilecektir. Bu konular dışında proje önermek

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri (nt lgorithm) Doç.Dr. M. li kcayol 996 yılında Marco Dorigo tarafından ortaya atılmıştır. Temel olarak karıncaların yiyecek madde ile yuvaları arasındaki en kısa yolu bulmalarından

Detaylı

Bir PV Modül ve Panel in Elde Edilmesi

Bir PV Modül ve Panel in Elde Edilmesi Bir P Modül ve Panel in Elde Edilmesi Tipik olarak bir P hücre 5-30 cm lik kare bir alana sahip olup, yaklaşık W lık güç üretir. Yüksek güçler elde edebilmek için birçok P hücre seri ve paralel olarak

Detaylı

GÜNEŞ PİLLERİ VE ÖZELLİKLERİ Batur BEKİROĞLU Dr. Vatan TUĞAL Marmara Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektrik Eğitimi Bölümü Göztepe, İstanbul

GÜNEŞ PİLLERİ VE ÖZELLİKLERİ Batur BEKİROĞLU Dr. Vatan TUĞAL Marmara Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektrik Eğitimi Bölümü Göztepe, İstanbul Özet: Bu çalışmada güneş ışığının güneş pilleri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Ayrıca güneş pillerinde temel yapıtaşlarını oluşturan kısa-devre akımı ( ), açık-devre gerilimi ( ) ve dolum faktörü (FF)

Detaylı

TÜRKIYE NİN MEVCUT ENERJİ DURUMU

TÜRKIYE NİN MEVCUT ENERJİ DURUMU TÜRKIYE NİN MEVCUT ENERJİ DURUMU Zinnur YILMAZ* *Cumhuriyet Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Çevre Mühendisliği Bölümü, SİVAS E-mail: zinnuryilmaz@cumhuriyet.edu.tr, Tel: 0346 219 1010/2476 Özet Yüzyıllardan

Detaylı

Güneş Enerjisinden Maksimum Enerji Sağlayarak Bir Binanın Aydınlatılması ve Isıtılması. Dr. Sinan Pravadalıoğlu

Güneş Enerjisinden Maksimum Enerji Sağlayarak Bir Binanın Aydınlatılması ve Isıtılması. Dr. Sinan Pravadalıoğlu Güneş Enerjisinden Maksimum Enerji Sağlayarak Bir Binanın Aydınlatılması ve Isıtılması Dr. Sinan Pravadalıoğlu info@taesenerji.com Yüksek verim ile Elektrik Enerjisi elde edebilmek için Maksimum Güç noktasının

Detaylı

Fotovoltaik Panel Gücüne Etki Eden Çalışma Parametrelerinin Araştırılması

Fotovoltaik Panel Gücüne Etki Eden Çalışma Parametrelerinin Araştırılması Fotovoltaik Panel Gücüne Etki Eden Çalışma Parametrelerinin Araştırılması Yusuf Işıker, Bülent Yeşilata ve Hüsamettin Bulut Harran Üniversitesi Makina Mühendisliği Bölümü, Şanlıurfa yusuf47@harran.edu.tr

Detaylı

OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI

OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI A. Doğan 1 M. Alçı 2 Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 1 ahmetdogan@erciyes.edu.tr 2 malci@erciyes.edu.tr

Detaylı

Fotovoltaik (PV) Güneş Pilinin İki Diyotlu Modellenmesi. Photovoltaic (PV) Solar Battery Modeling of Two-Diode

Fotovoltaik (PV) Güneş Pilinin İki Diyotlu Modellenmesi. Photovoltaic (PV) Solar Battery Modeling of Two-Diode Fotovoltaik (PV) Güneş Pilinin İki Diyotlu Modellenmesi * 1 Şaban YILMAZ, 2 Erdal KILIÇ, 3 Hasan Rıza ÖZÇALIK, 4 Ahmet GANİ * 1 KSÜ Kahramanmaraş Meslek Yüksekokulu, Kahramanmaraş, Türkiye 2 KSÜ Afşin

Detaylı

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.org ISSN:1304-4141 Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi 2006 (3) 33-37 TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR Makale Kemal ATİK, Hakkı ÇAKIR Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Karabük Teknik

Detaylı

Fotovoltaj Güneş Pilleri : Eşdeğer Devre Modelleri ve Günışığı ile Sıcaklığın Etkileri

Fotovoltaj Güneş Pilleri : Eşdeğer Devre Modelleri ve Günışığı ile Sıcaklığın Etkileri Fotovoltaj Güneş Pilleri : Eşdeğer Devre Modelleri ve Günışığı ile Sıcaklığın Etkileri Doc. Dr. İsmail H. ALTAŞ Karadeniz Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 61080 Trabzon FAX:

Detaylı

ALTERNATİF ENERJİ KAYNAKLARI

ALTERNATİF ENERJİ KAYNAKLARI ALTERNATİF ENERJİ KAYNAKLARI KONULAR 1-Güneş Enerjisi i 2-Rüzgar Enerjisi 4-Jeotermal Enerji 3-Hidrolik Enerji 4-Biyokütle Enerjisi 5-Biyogaz Enerjisi 6-Biyodizel Enerjisi 7-Deniz Kökenli Enerji 8-Hidrojen

Detaylı

BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm

BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm Tufan İNAÇ 1, Cihan KARAKUZU 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Bilecik Şeyh Edebali

Detaylı

cademy FOTOVOLTAİK SİSTEM EĞİTİMİ İÇİN BİR SİMULİNK ARAÇ KUTUSU TASARIM VE UYGULAMASI

cademy FOTOVOLTAİK SİSTEM EĞİTİMİ İÇİN BİR SİMULİNK ARAÇ KUTUSU TASARIM VE UYGULAMASI NWSA ISSN:1306-3111 cademy e-journal 498. of New World Sciences Academy Bayburt, 2008, S. Volume: ve Bayburt, 3, M. Number: 3 Article Number: A0091 NATURAL AND APPLIED SCIENCES ELECTRONIC AND COMPUTER

Detaylı

Eğitim Amaçlı Güneş Pili Sisteminin Kurulması Ve Kayseri Şartlarında Performansının Ölçülmesi

Eğitim Amaçlı Güneş Pili Sisteminin Kurulması Ve Kayseri Şartlarında Performansının Ölçülmesi 188 Eğitim Amaçlı Güneş Pili Sisteminin Kurulması Ve Kayseri Şartlarında Performansının Ölçülmesi Kemal ATİK Erciyes Üniversitesi, Mustafa Çıkrıkçıoğlu MYO, Elektrik ve Enerji Bölümü ÖZET Anahtar Kelimeler:

Detaylı

RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK

RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK 4. İzmir Rüzgâr Sempozyumu // 28-30 Eylül 2017 // İzmir RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK Prof. Dr. Barış Özerdem İzmir Ekonomi Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü baris.ozerdem@ieu.edu.tr

Detaylı

OFF-GRID veya STAND-ALONE INVERTER NEDİR?

OFF-GRID veya STAND-ALONE INVERTER NEDİR? ON-GRID veya GRID-TIE INVERTER NEDİR? On-Grid solar fotovoltaik sistem, şebekeye bağlı (paralel) bir sistem anlamına gelir. Güneş enerjisi kullanılabilir olduğu zaman, sistem şebekeye güneş tarafından

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

14. ÜNİTE GERİLİM DÜŞÜMÜ

14. ÜNİTE GERİLİM DÜŞÜMÜ 14. ÜNİTE GERİLİM DÜŞÜMÜ KONULAR 1. GERİLİM DÜŞÜMÜNÜN ANLAMI VE ÖNEMİ 2. ÇEŞİTLİ TESİSLERDE KABUL EDİLEBİLEN GERİLİM DÜŞÜMÜ SINIRLARI 3. TEK FAZLI ALTERNATİF AKIM (OMİK) DEVRELERİNDE YÜZDE (%) GERİLİM

Detaylı

ŞEBEKE BAĞLANTILI FOTOVOLTAİK ELEKTRİK ÜRETİM SİSTEMLERİNİN GÜÇ KALİTESİNE ETKİLERİ VE PERFORMANS ANALİZİ

ŞEBEKE BAĞLANTILI FOTOVOLTAİK ELEKTRİK ÜRETİM SİSTEMLERİNİN GÜÇ KALİTESİNE ETKİLERİ VE PERFORMANS ANALİZİ VI. Enerji Verimliliği, Kalitesi Sempozyumu& Sergisi 4-6 Haziran 2015, Sakarya ŞEBEKE BAĞLANTILI FOTOVOLTAİK ELEKTRİK ÜRETİM SİSTEMLERİNİN GÜÇ KALİTESİNE ETKİLERİ VE PERFORMANS ANALİZİ Selma ERKURT 2015

Detaylı

3. HAFTA BLM223 DEVRE ANALİZİ. Yrd. Doç Dr. Can Bülent FİDAN. hdemirel@karabuk.edu.tr

3. HAFTA BLM223 DEVRE ANALİZİ. Yrd. Doç Dr. Can Bülent FİDAN. hdemirel@karabuk.edu.tr 3. HAFTA BLM223 Yrd. Doç Dr. Can Bülent FİDAN hdemirel@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 3. OHM KANUNU, ENEJİ VE GÜÇ 3.1. OHM KANUNU 3.2. ENEJİ VE GÜÇ 3.3.

Detaylı

GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) II. BÖLÜM

GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) II. BÖLÜM GÜNEŞ PİLLERİ (FOTOVOLTAİK PİLLER) II. BÖLÜM Prof. Dr. Olcay KINCAY Y. Doç. Dr. Nur BEKİROĞLU Y. Doç. Dr. Zehra YUMURTACI Elektrik Üretim Sistemleri Elektrik Üretim Sistemleri Elektrik Üretim Sistemleri

Detaylı

TEK BÖLGELİ GÜÇ SİSTEMLERİNDE BULANIK MANTIK İLE YÜK FREKANS KONTRÜLÜ

TEK BÖLGELİ GÜÇ SİSTEMLERİNDE BULANIK MANTIK İLE YÜK FREKANS KONTRÜLÜ TEKNOLOJİ, Yıl 5, (2002), Sayı 3-4, 73-77 TEKNOLOJİ TEK BÖLGELİ GÜÇ SİSTEMLERİNDE BULANIK MANTIK İLE YÜK FREKANS KONTRÜLÜ Ertuğrul ÇAM İlhan KOCAARSLAN Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik

Detaylı

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa Farklı Güneş Paneli Teknolojilerinin Kocaeli ili için Performans Değerlendirmesi Performance Evaluation of Different Solar Panel Technologies for Kocaeli Province Mustafa Engin BAŞOĞLU 1, Abdulvehhap KAZDALOĞLU

Detaylı

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI ENERJİ Artan nüfus ile birlikte insanların rahat ve konforlu şartlarda yaşama arzuları enerji talebini sürekli olarak artırmaktadır. Artan enerji talebini, rezervleri sınırlı

Detaylı

ELEKTRİK ENERJİ SİSTEMLERİNDE OLUŞAN HARMONİKLERİN FİLTRELENMESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ MODELLENMESİ VE SİMÜLASYONU

ELEKTRİK ENERJİ SİSTEMLERİNDE OLUŞAN HARMONİKLERİN FİLTRELENMESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ MODELLENMESİ VE SİMÜLASYONU T.C. MARMARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK ENERJİ SİSTEMLERİNDE OLUŞAN HARMONİKLERİN FİLTRELENMESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ MODELLENMESİ VE SİMÜLASYONU Mehmet SUCU (Teknik Öğretmen, BSc.)

Detaylı

Güneş Paneli/Süperkapasitör Enerji Sistemlerinde Yük Üzerindeki Gerilimin Bulanık Mantık ile Kontrolü

Güneş Paneli/Süperkapasitör Enerji Sistemlerinde Yük Üzerindeki Gerilimin Bulanık Mantık ile Kontrolü Güneş Paneli/Süperkapasitör Enerji Sistemlerinde Yük Üzerindeki Gerilimin Bulanık Mantık ile Kontrolü Onur Ö. Mengi 1 ve İsmail H. Altaş 2 1 Mühendislik Fakültesi Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü

Detaylı

Modüler Hibrid Enerji İstasyonu- MOHES

Modüler Hibrid Enerji İstasyonu- MOHES Modüler Hibrid Enerji İstasyonu- MOHES Modüler Hibrit Enerji istasyonu (MOHES) Sivil ve Askeri Endüstrinin bir çok alanında şebeke elektriğinden veya petrol kaynaklı diğer enerji kaynaklarından istifade

Detaylı

ELEKTROLİZ YAPMAK İÇİN PI DENETİMLİ SENKRON DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI

ELEKTROLİZ YAPMAK İÇİN PI DENETİMLİ SENKRON DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI 5. luslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS 09), 13 15 Mayıs 2009, Karabük, Türkiye LKTROLİZ YAPMAK İÇİN PI DNTİMLİ SNKRON DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI DSIGN OF A PI CONTROLLD SYNCRONOS DC-DC CONVRTR

Detaylı

LÜLEBURGAZDAKİ BİNA DIŞ DUVARLARI İÇİN OPTİMUM YALITIM KALINLIĞININ BELİRLENMESİ VE MALİYET ANALİZİ

LÜLEBURGAZDAKİ BİNA DIŞ DUVARLARI İÇİN OPTİMUM YALITIM KALINLIĞININ BELİRLENMESİ VE MALİYET ANALİZİ LÜLEBURGAZDAKİ BİNA DIŞ DUVARLARI İÇİN OPTİMUM YALITIM KALINLIĞININ BELİRLENMESİ VE MALİYET ANALİZİ Mak. Yük. Müh. Emre DERELİ Makina Mühendisleri Odası Edirne Şube Teknik Görevlisi 1. GİRİŞ Ülkelerin

Detaylı

Sıcaklık ve Güneş Işınım Değişimlerinin Fotovoltaik Panel Gücü Üzerindeki Etkilerinin Simülasyon Analizi

Sıcaklık ve Güneş Işınım Değişimlerinin Fotovoltaik Panel Gücü Üzerindeki Etkilerinin Simülasyon Analizi ve Güneş Işınım eğişimlerinin Fotovoltaik Panel Gücü Üzerindeki Etkilerinin Simülasyon Analizi Akif KARAFİL 1 Harun ÖZBAY 2 Metin KESLER 3 1 Akif KARAFİL 1 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu,

Detaylı

Plazma İletiminin Optimal Kontrolü Üzerine

Plazma İletiminin Optimal Kontrolü Üzerine Plazma İletiminin Optimal Kontrolü Üzerine 1 Yalçın Yılmaz, 2 İsmail Küçük ve 3 Faruk Uygul *1 Faculty of Arts and Sciences, Dept. of Mathematics, Sakaya University, Sakarya, Turkey 2 Faculty of Chemical

Detaylı

FOTOVOLTAIK HÜCRELERIN YAPıSı VE ÇALıŞMA PRENSIPLERI DOĞRUDAN ELEKTRIK ÜRETIMI

FOTOVOLTAIK HÜCRELERIN YAPıSı VE ÇALıŞMA PRENSIPLERI DOĞRUDAN ELEKTRIK ÜRETIMI DOĞRUDAN ELEKTRIK ÜRETIMI DOĞRUDAN ELEKTRIK ÜRETIMI Güneş enerjisinden doğrudan elektrik enerjisi üretmek için güneş hücreleri (fotovoltaik hücreler) kullanılır. Güneş hücreleri yüzeylerine gelen güneş

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Detaylı

GERİLİM REGÜLATÖRLERİ DENEYİ

GERİLİM REGÜLATÖRLERİ DENEYİ GERİLİM REGÜLATÖRLERİ DENEYİ Regüleli Güç Kaynakları Elektronik cihazlar harcadıkları güçlere göre farklı akımlara ihtiyaç duyarlar. Örneğin; bir radyo veya amplifikatörün hoparlöründen duyulan ses şiddetine

Detaylı

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi Konu Başlıkları Enerjide değişim Enerji sistemleri mühendisliği Rüzgar enerjisi Rüzgar enerjisi eğitim müfredatı Eğitim

Detaylı

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ LABORATUARI

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ LABORATUARI ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ENERJİ SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ LABORATUARI DENEY FÖYÜ DENEY ADI FOTOVOLTAİK PANELLERİN ÇEŞİTLERİ VE ÖLÇÜMLERİ DERSİN ÖĞRETİM

Detaylı

Elektrik Akımı, Direnç ve Ohm Yasası

Elektrik Akımı, Direnç ve Ohm Yasası 1. Akım Şiddeti Elektrik akımı, elektrik yüklerinin hareketi sonucu oluşur. Ancak her hareketli yük akım yaratmaz. Belirli bir bölge ya da yüzeyden net bir elektrik yük akışı olduğu durumda elektrik akımından

Detaylı

Çukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği

Çukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Çukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği BMM212 Elektronik-1 Laboratuvarı Deney Föyü Deney#9 Alan Etkili Transistörlü Kuvvetlendiriciler Doç. Dr. Mutlu AVCI Arş. Gör. Mustafa İSTANBULLU ADANA, 2015

Detaylı

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojikarastirmalar.org ISSN:1304-4141 Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi 005 (3) 59-63 TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR Teknik Not Düzlemsel Güneş Kolektörlerinde Üst Yüzeyden Olan Isıl Kayıpların

Detaylı

GÜNEŞ PİLLERİNİN ÇATI DİZAYNINDA KULLANILMASI

GÜNEŞ PİLLERİNİN ÇATI DİZAYNINDA KULLANILMASI GÜNEŞ PİLLERİNİN ÇATI DİZAYNINDA KULLANILMASI Canan Perdahçı Kocaeli Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümü Vezirçiftliği, İzmit Perdahci@kou.edu.tr Özet: Ülkelerin sosyal ve ekonomik kalkınmasının

Detaylı

Fotovoltaik Teknoloji

Fotovoltaik Teknoloji Fotovoltaik Teknoloji Bölüm 7: Fotovoltaik Sistem Tasarımı Fotovoltaik Sistemler On-Grid Sistemler Off-Grid Sistemler Fotovoltaik Sistem Bileşenleri Modül Batarya Dönüştürücü Dolum Kontrol Cihazı Fotovoltaik

Detaylı

Hibrit Yenilenebilir Enerji Sistemlerinin Ekonomik Analizi

Hibrit Yenilenebilir Enerji Sistemlerinin Ekonomik Analizi Hibrit Yenilenebilir Enerji Sistemlerinin Ekonomik Analizi Emrah DOKUR Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Doç. Dr. Mehmet KURBAN Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Çağrı ÇAKMAK Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

Detaylı

RÜZGAR ENERJİSİ. Cihan DÜNDAR. Tel: Faks :

RÜZGAR ENERJİSİ. Cihan DÜNDAR. Tel: Faks : RÜZGAR ENERJİSİ Cihan DÜNDAR Tel: 312 302 26 88 Faks : 312 361 20 40 e-mail :cdundar@meteor.gov.tr Devlet Meteoroloji İşleri Genel Müdürlüğü A r a ş t ı r m a Ş u b e M ü d ü r l ü ğ ü Enerji Kullanımının

Detaylı

Makine Mühendisliği İçin Elektrik-Elektronik Bilgisi. Ders Notu-2 Hazırlayan: Yrd. Doç. Dr. Ahmet DUMLU

Makine Mühendisliği İçin Elektrik-Elektronik Bilgisi. Ders Notu-2 Hazırlayan: Yrd. Doç. Dr. Ahmet DUMLU Makine Mühendisliği İçin Elektrik-Elektronik Bilgisi Ders Notu-2 Hazırlayan: Yrd. Doç. Dr. Ahmet DUMLU DİRENÇLER Direnci elektrik akımına gösterilen zorluk olarak tanımlayabiliriz. Bir iletkenin elektrik

Detaylı

Güneş Paneli Montaj Şekillerinin Karşılaştırılması

Güneş Paneli Montaj Şekillerinin Karşılaştırılması Güneş Paneli Montaj Şekillerinin Karşılaştırılması Dünya genelinde hatırı sayılır bir kurulu güce ulaşan güneş enerji santrallerinin, ülkemizdeki kapasitesi de (artış hızı birçok etkene bağlı olarak, dünyadaki

Detaylı

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D ĠS L ĠK B ĠL ĠM L E R ĠD E R G ĠS

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Altın Oran (Golden Section Search) Arama Metodu Tek değişkenli bir f(x) fonksiyonunu ele alalım. [Bazı x ler için f

Detaylı

Alçaltıcı DA-DA Çevirici Analiz ve Tasarımı

Alçaltıcı DA-DA Çevirici Analiz ve Tasarımı Alçaltıcı DA-DA Çevirici Analiz ve Tasarımı *1 Yasin Mercan ve *2 Faruk Yalçın *1,2 Sakarya Universitesi, Teknoloji Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya Özet Alçaltıcı DA-DA (Doğru Akım-Doğru

Detaylı

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TEMEL ELEKTRİK DEVRE LABORATUVARI TEMEL DEVRE TEOREMLERİNİN UYGULANMASI

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TEMEL ELEKTRİK DEVRE LABORATUVARI TEMEL DEVRE TEOREMLERİNİN UYGULANMASI T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ TEMEL ELEKTRİK DEVRE LABORATUVARI TEMEL DEVRE TEOREMLERİNİN UYGULANMASI DENEY SORUMLUSU Arş. Gör. Şaban ULUS Şubat 2014 KAYSERİ

Detaylı

GÜNEŞ ENERJĐSĐYLE HĐDROJEN ÜRETĐMĐ Kim. Müh. Serdar ŞAHĐN / Serkan KESKĐN

GÜNEŞ ENERJĐSĐYLE HĐDROJEN ÜRETĐMĐ Kim. Müh. Serdar ŞAHĐN / Serkan KESKĐN GÜNEŞ ENERJĐSĐYLE HĐDROJEN ÜRETĐMĐ Kim. Müh. Serdar ŞAHĐN / Serkan KESKĐN 1. GĐRĐŞ Güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretilmesi işlemi, çeşitli alanlarda uygulanmıştır. Fakat güneş enerjisinin depolanması

Detaylı

Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN

Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Lisans Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1987-1992 Lisans Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği 2001-2004 Y. Lisans

Detaylı

Şekil-1. Doğru ve Alternatif Akım dalga şekilleri

Şekil-1. Doğru ve Alternatif Akım dalga şekilleri 2. Alternatif Akım =AC (Alternating Current) Değeri ve yönü zamana göre belirli bir düzen içerisinde değişen akıma AC denir. En çok bilinen AC dalga biçimi Sinüs dalgasıdır. Bununla birlikte farklı uygulamalarda

Detaylı

1. YARIYIL / SEMESTER 1

1. YARIYIL / SEMESTER 1 T.C. NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE MİMARLIK FAKÜLTESİ, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, 2017-2018 AKADEMİK YILI ÖĞRETİM PLANI T.C. NECMETTIN ERBAKAN UNIVERSITY ENGINEERING AND ARCHITECTURE

Detaylı

Çukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği

Çukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Çukurova Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği BMM212 Elektronik-1 Laboratuvarı Deney Föyü Deney#8 Alan Etkili Transistör (FET) Karakteristikleri Arş. Gör. Mustafa İSTANBULLU Doç. Dr. Mutlu AVCI ADANA,

Detaylı

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,

Detaylı

Akım Modlu Çarpıcı/Bölücü

Akım Modlu Çarpıcı/Bölücü Akım Modlu Çarpıcı/Bölücü (Novel High-Precision Current-Mode Multiplier/Divider) Ümit FARAŞOĞLU 504061225 1/28 TAKDİM PLANI ÖZET GİRİŞ AKIM MODLU ÇARPICI/BÖLÜCÜ DEVRE ÖNERİLEN AKIM MODLU ÇARPICI/BÖLÜCÜ

Detaylı

GÜNEŞ PANELLERİNİN ÜRETİM KAPASİTESİNİ ARTTIRACAK GÜNEŞİ TAKİP EDEBİLEN GÜNEŞ PANEL SİSTEMİNİN PROTOTİPİ

GÜNEŞ PANELLERİNİN ÜRETİM KAPASİTESİNİ ARTTIRACAK GÜNEŞİ TAKİP EDEBİLEN GÜNEŞ PANEL SİSTEMİNİN PROTOTİPİ GÜNEŞ PANELLERİNİN ÜRETİM KAPASİTESİNİ ARTTIRACAK GÜNEŞİ TAKİP EDEBİLEN GÜNEŞ PANEL SİSTEMİNİN PROTOTİPİ Birol Arifoğlu Sabri Çamur Esra Kandemir Beşer Ersoy Beşer Elektrik Mühendisliği Bölümü Kocaeli

Detaylı

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım)

Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması. (Eğitim/Hata geri yayılım) Çok katmanlı ileri sürümlü YSA da standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması (Eğitim/Hata geri yayılım) Özetçe Bu çalışmada çok katmanlı ve ileri sürümlü bir YSA

Detaylı

Yard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik

Yard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik Unvanı Yard. Doç. Dr. Adı Soyadı İrfan DELİ Doğum Yeri ve Tarihi: Çivril/Denizli -- 06.04.1986 Bölüm: E-Posta Matematik irfandeli20@gmail.com, irfandeli@kilis.edu.tr AKADEMİK GELİŞİM ÜNİVERSİTE YIL Lisans

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ

BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ Güneş Günü Sempozyumu 99-28 Kayseri, 2-27 Haziran 1999 BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ Hüsamettin BULUT Çukurova Üni. Müh.

Detaylı

RÜZGAR TÜRBİNLERİNİN KANAT AÇILARININ YAPAY SİNİR AĞI TABANLI DENETİMİ

RÜZGAR TÜRBİNLERİNİN KANAT AÇILARININ YAPAY SİNİR AĞI TABANLI DENETİMİ RÜZGAR TÜRBİNLERİNİN KANAT AÇILARININ YAPAY SİNİR AĞI TABANLI DENETİMİ Zafer ÖZER A. Serdar YILMAZ, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü zaferozer@ksu.edu.tr ABSTRACT Bu

Detaylı

YAKIT PİLİ DENEY SETİ TEKNİK ŞARTNAMESİ

YAKIT PİLİ DENEY SETİ TEKNİK ŞARTNAMESİ YENİLENEBİLİR ENERJİ LABORATUVARINA ALINACAK DENEY SETLERİ ŞARTNAMELERİ YAKIT PİLİ DENEY SETİ TEKNİK ŞARTNAMESİ 1. Genel Açıklamalar Deney setindeki tüm parçaların; en az 2(iki) yıl garantisi ve en az

Detaylı

SERA GAZI SALIMLARININ DEĞERLEND

SERA GAZI SALIMLARININ DEĞERLEND KAPANIŞ KONFERANSI 2006 ENVANTERİ IŞIĞINDAINDA 1990-2004 DÖNEMD NEMİNDE NDE TÜRKT RKİYE NİN SERA GAZI SALIMLARININ DEĞERLEND ERLENDİRMESİ 9 Ocak 2008, Ankara Bilgi Kaynakları Sıra No. Belge Adı/Numara

Detaylı

AKILLI ŞEBEKELER Smart Grids. Mehmet TÜMAY Taner TOPAL

AKILLI ŞEBEKELER Smart Grids. Mehmet TÜMAY Taner TOPAL AKILLI ŞEBEKELER Smart Grids Mehmet TÜMAY Taner TOPAL Özet Günümüzde elektrik enerjisi üretim, iletim ve dağıtım teknolojilerinde bilişim teknolojilerinin kullanımı yaygınlaşmaktadır. Akıllı şebekeler

Detaylı

TRANSİSTÖR KARAKTERİSTİKLERİ

TRANSİSTÖR KARAKTERİSTİKLERİ Karadeniz Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi * lektrik-lektronik Mühendisliği ölümü lektronik Anabilim Dalı * lektronik Laboratuarı 1. Deneyin Amacı TRANSİSTÖR KARAKTRİSTİKLRİ Transistörlerin yapısının

Detaylı

Güneş Pilinin Bir Diyotlu Eşdeğer Devre Yardımıyla Matematiksel Modelinin Çıkartılması ve Parametrelerinin İncelenmesi

Güneş Pilinin Bir Diyotlu Eşdeğer Devre Yardımıyla Matematiksel Modelinin Çıkartılması ve Parametrelerinin İncelenmesi KSU Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(1),13 3 KSU. Journal of Engineering Sciences, 16(1),13 Güneş Pilinin Bir Diyotlu Eşdeğer Devre Yardımıyla Matematiksel Modelinin Çıkartılması ve Parametrelerinin İncelenmesi

Detaylı

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA i GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMIYLA ATÖLYE ÇİZELGELEME Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ OCAK 2005 ANKARA ii Serdar BİROĞUL tarafından hazırlanan

Detaylı