Comparison of grey wolf optimizer (gwo) and ıncremental conductance (ınc) method for maximum power point tracking (mppt) in photovoltaic systems

Ömer Öztürk; Ömür Akyazı; Bora Çavdar

Makale detayları

Comparison of grey wolf optimizer (gwo) and ıncremental conductance (ınc) method for maximum power point tracking (mppt) in photovoltaic systems

Yazarlar:

Ömer Öztürk | Ömür Akyazı | Bora Çavdar

Yayıncı:

Gumushane University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Vol.13 Issue 4, pp.962-978

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001300888

pISSN:

2146-538X

Anahtar kelimeler:

Özet:

 The need for energy in the world is increasing day by day with the advancements in technology. For this reason, there has been a trend towards renewable energy sources that are less harmful to the environment. Among renewable energy sources, solar energy photovoltaic modules is often preferred. The disadvantages of photovoltaic modules are that they negatively affect the stability frequency, voltage of electricity grids and have intermittent generation due to temperature, radiation and partialfull shading. This paper discusses maximum power point tracking MPPT in photovoltaic systems under partial shading conditions. In this study, the incremental conductance method INC, one of the traditional techniques, and the gray wolf optimization GWO algorithm are compared in a MatlabSimulink simulation environment. The output power efficiency of the system is 98.24 for GWO algorithm and 93.72 for INC method. The system output power is determined to have a settling time of 0.08 s and 0.18 s for the GWO algorithm and the INC method, respectively. These results demonstrate the success of GWO algorithm over INC method. Additionally, the study investigates how the change in the number of wolves particle in the GWO algorithm affects the output of the photovoltaic system. When the number of wolves is 3, 4, 5, the average output power values obtained are 2413 W, 2196.4 W, 1536.8 W, and 2349 W, respectively. When the number of wolves exceeds 3, oscillations in output power increase and efficiency decreases.

 The need for energy in the world is increasing day by day with the advancements in technology. For this reason, there has been a trend towards renewable energy sources that are less harmful to the environment. Among renewable energy sources, solar energy photovoltaic modules is often preferred. The disadvantages of photovoltaic modules are that they negatively affect the stability frequency, voltage of electricity grids and have intermittent generation due to temperature, radiation and partialfull shading. This paper discusses maximum power point tracking MPPT in photovoltaic systems under partial shading conditions. In this study, the incremental conductance method INC, one of the traditional techniques, and the gray wolf optimization GWO algorithm are compared in a MatlabSimulink simulation environment. The output power efficiency of the system is 98.24 for GWO algorithm and 93.72 for INC method. The system output power is determined to have a settling time of 0.08 s and 0.18 s for the GWO algorithm and the INC method, respectively. These results demonstrate the success of GWO algorithm over INC method. Additionally, the study investigates how the change in the number of wolves particle in the GWO algorithm affects the output of the photovoltaic system. When the number of wolves is 3, 4, 5, the average output power values obtained are 2413 W, 2196.4 W, 1536.8 W, and 2349 W, respectively. When the number of wolves exceeds 3, oscillations in output power increase and efficiency decreases.

 The need for energy in the world is increasing day by day with the advancements in technology. For this reason, there has been a trend towards renewable energy sources that are less harmful to the environment. Among renewable energy sources, solar energy photovoltaic modules is often preferred. The disadvantages of photovoltaic modules are that they negatively affect the stability frequency, voltage of electricity grids and have intermittent generation due to temperature, radiation and partialfull shading. This paper discusses maximum power point tracking MPPT in photovoltaic systems under partial shading conditions. In this study, the incremental conductance method INC, one of the traditional techniques, and the gray wolf optimization GWO algorithm are compared in a MatlabSimulink simulation environment. The output power efficiency of the system is 98.24 for GWO algorithm and 93.72 for INC method. The system output power is determined to have a settling time of 0.08 s and 0.18 s for the GWO algorithm and the INC method, respectively. These results demonstrate the success of GWO algorithm over INC method. Additionally, the study investigates how the change in the number of wolves particle in the GWO algorithm affects the output of the photovoltaic system. When the number of wolves is 3, 4, 5, the average output power values obtained are 2413 W, 2196.4 W, 1536.8 W, and 2349 W, respectively. When the number of wolves exceeds 3, oscillations in output power increase and efficiency decreases.

 Dünyadaki enerji ihtiyacı teknolojide yaşanan gelişmelerle gün geçtikçe artmaktadır. Bu sebeple, çevreye daha az zararlı olan yenilenebilir enerji kaynaklarına eğilim söz konusudur. Yenilenebilir enerji kaynakları arasında sıklıkla tercih edilen ise doğrudan güneş enerjisinin fotovoltaik modüllerin kullanımıdır. Fotovoltaik modüllerin dezavantajı elektrik şebekelerinde kararlılığı frekans, gerilim olumsuz etkilemesi ve sıcaklık, ışınım ve kısmitam gölgeleme gibi nedenlerle kesikli üretime sahip olmasıdır. Bu çalışmada kısmi gölgeleme koşulları altında fotovoltaik sistemlerde maksimum güç noktası takibi MGNT konusu ele alınmaktadır. Çalışmada geleneksel tekniklerden biri olan artımlı iletkenlik yöntemi Aİ ve gri kurt optimizasyon GKO algoritması MatlabSimulink benzetim ortamında karşılaştırılmaktadır. Sistemin çıkış gücü veriminin GKO algoritması için 98,24 ve Aİ yöntemi için 93,72 olduğu elde edilmektedir. Sistem çıkış gücünün, GKO algoritması ve Aİ yöntemi için sırasıyla 0,08 s ve 0,18 s oturma zamanına sahip olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuçlar, GKO algoritmasının Aİ yöntemine göre başarısını göstermektedir. Ayrıca çalışmada sistemin GKO algoritmasındaki kurt parçacık sayısı değişiminin fotovoltaik sisteminin çıkışını nasıl etkilediği incelenmektedir. Kurt sayısı 3, 4, 5 ve 6 olduğunda sırasıyla 2413, 2196,4, 1536,8 ve 2349 W ortalama çıkış gücü değerleri elde edilmektedir. Kurt sayısı 3ü geçtiğinde çıkış gücünde salınımların arttığı ve verimin düştüğü gözlemlenmektedir.

Makale detayları

Comparison of grey wolf optimizer (gwo) and ıncremental conductance (ınc) method for maximum power point tracking (mppt) in photovoltaic systems

Yazarlar:

Ömer Öztürk | Ömür Akyazı | Bora Çavdar

Yayıncı:

Gumushane University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Vol.13 Issue 4, pp.962-978

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001300888

pISSN:

2146-538X

Incremental conductance method

Grey wolf optimizer

Partial shading

MPPTArtımlı iletkenlik yöntemi

Gri kurt optimizasyon algoritması

Kısmi gölgeleme

MGNT

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Ömer Öztürk | Ömür Akyazı | Bora Çavdar

Yayıncı: Gumushane University

Ana Başlıklar: Mühendislik

Dergi: Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Vol.13 Issue 4, pp.962-978

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 10/2023

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001300888

pISSN: 2146-538X

Sayı

Yazarlar:

Ömer Öztürk | Ömür Akyazı | Bora Çavdar

Yayıncı:

Gumushane University

Ana Başlıklar:

Mühendislik

Dergi:

Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Vol.13 Issue 4, pp.962-978

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001300888

pISSN:

2146-538X