3 results
Search Results
Now showing 1 - 3 of 3
Master Thesis Farklı Çalışma Koşulları Altında Güneş ve Rüzgar Sistemleri için Mppt Tekniklerinin Karşılaştırmalı Analizi(2023) Ahmad, Muhammad Saeed; Sünter, SedatYenilenebilir enerji teknolojileri, fosil yakıtlara güvenin azalması, iklim değişimlerinin etkisini azaltması gibi sebeplerden dolayı son birkaç 10 yıldır önem kazanmıştır. Güneş, rüzgar ve su gibi yenilenebilir kaynaklar temiz ve sürdürülebilirdir. Bu teknolojiler son yıllarda önemli derecede dikkatleri üzerine çekmiştir. Yenilenebilir enerji teknolojileri birçok avantajlara sahip olmalarına rağmen fosil yakıtlarına göre oldukça düşük verimlere sahip olmaları önemli bir dezavantajdır. Sonuç olarak, yenilenebilir enerji sistemleri, fosil-yakıt temelli sistemlerin ürettiği miktardaki bir enerjiyi üretmek için daha fazla yere ve kaynağa ihtiyaç duyarlar. İlave olarak, yenilenebilir enerji sistemlerinin verimi hava ve diğer çevresel koşullara bağlı olarak değişebilir. Örnek olarak, güneş panelleri bulutlu günlerde daha az etkiliyken rüzgar türbinleri de sakin (rüzgarsız) havada daha az etkilidir. Bu durumlar yenilenebilir enerji sistemlerinin üreteceği enerji miktarını tahmin ve kontrol etmeyi zorlaştırabilir. Bu durum yenilenebilir enerji sistemlerinin şebekeye entegrasyonunu zorlaştırabilecektir. Maksimum güç noktası takip (MPPT) tekniklerinin kullanılmasıyla verimle ilgili problemlerin üstesinden gelinebilir. Bu teknikler, maksimum güç noktasında veya en çok gücü üreteceği noktada çalışmayı sağlayarak yenilenebilir enerji sistemlerinin performansını optimize etmek için kullanılır. Birkaç çeşit maksimum güç noktası izleme (MPPT) tekniği vardır, fakat genel olarak üç kategoride sınıflandırılırlar. : Basit, Yapay zeka (AI) ve hibrit. PO ve IC gibi basit MPPT teknikleri en temel olanlardır ve MPPT'de oldukça fazla kullanılır. Bu teknikler, maksimum güç noktasını sağlamada sistemin çalışma koşullarını sürekli olarak ayarlamak için oldukça basit algoritmalar kullanırlar. PSO ve ANN gibi AI-temelli MPPT teknikleri, yenilenebilir enerji sistemlerinin performansını optimize etmek için ileri algoritmalar ve makine öğrenme teknikleri kullanır. Bu teknikler çevresel koşulların değişimine kendilerini uyarlayabilir ve gerçek zamanda sistemin çalışma koşullarını sürekli olarak ayarlayabilirler. ANFIS ve PSO&PO gibi hibrit MPPT teknikleri, basit ve AI-temelli tekniklerinin bir birleşimidir. Bu teknikler maksimum güç noktasını hızlıca takip etmek için basit algoritmalar kullanır ve daha sonra gerçek zamanda sistemin çalışma koşullarının ince ayarı için AI-temelli teknikler kullanırlar. Hibrit enerji (güneş ve rüzgar) sistemleri için basit, AI, ML ve hibrit MPPT tekniklerinin karşılaştırmalı analizi bu tezde sunulmuştur. MPPT algoritmaları, verim, yerleşme zamanı, MPPT noktasında salınım ve algoritma karmaşıklığı gibi farklı metriklere dayanan verilere göre sıralanmıştır. PV sistem için, hibrit ve konvansiyonel tekniklere göre AI-temelli teknikler en iyi performansı göstermiştir. Rüzgar sistemi için ise, konvansiyonel ve AI tekniklerinin faydalarını birleştiren hibrit teknikler en iyi sonucu göstermiştir.Conference Object Citation - WoS: 68Citation - Scopus: 81Seasonal and Yearly Wind Speed Distribution and Wind Power Density Analysis Based on Weibull Distribution Function(Pergamon-elsevier Science Ltd, 2015) Bilir, Levent; Imir, Mehmet; Devrim, Yilser; Albostan, AyhanWind energy, which is among the most promising renewable energy resources, is used throughout the world as an alternative to fossil fuels. In the assessment of wind energy for a region, the use of two-parameter Weibull distribution is an important tool. In this study, wind speed data, collected for a one year period between June 2012 and June 2013, were evaluated. Wind speed data, collected for two different heights (20 m and 30 m) from a measurement station installed in Atihm University campus area (Ankara, Turkey), were recorded using a data logger as one minute average values. Yearly average hourly wind speed values for 20 m and 30 m heights were determined as 2.9859 m/s and 3.3216 m/s, respectively. Yearly and seasonal shape (k) and scale (c) parameter of Weibull distribution for wind speed were calculated for each height using five different methods. Additionally, since the hub height of many wind turbines is higher than these measurement heights, Weibull parameters were also calculated for 50 m height. Root mean square error values of Weibull distribution functions for each height, derived using five different methods, show that a satisfactory representation of wind data is achieved for all methods. Yearly and seasonal wind power density values of the region were calculated using the best Weibull parameters for each case. As a conclusion, the highest wind power density value was found to be in winter season while the lowest value was encountered in autumn season. Yearly wind power densities were calculated as 39.955 (W/m(2)), 51.282 (W/m(2)) and 72.615 (W/m(2)) for 20 m, 30 m and 50 m height, respectively. The prevailing wind direction was also determined as southeast for the region. It can be concluded that the wind power density value at the region is considerable and can be exploited using small scale wind turbines. Copyright (C) 2015, Hydrogen Energy Publications, LLC. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.Article Citation - WoS: 102Citation - Scopus: 122An Investigation on Wind Energy Potential and Small Scale Wind Turbine Performance at Incek Region - Ankara, Turkey(Pergamon-elsevier Science Ltd, 2015) Bilir, Levent; Imir, Mehmet; Devrim, Yilser; Albostan, AyhanRenewable energy resources increased their importance in the last decades due to environmental pollution problems. Additionally, the fact that fossil fuels such as oil, coal, and natural gas will be depleted in near future encourages researchers to make investigations on alternative energy resources. Wind energy, which is one of the most used alternative resources, has a great potential. In this study, Weibull parameters at Incek region of Ankara (the capital city of Turkey), where /intim University campus is located, were determined for four different seasons and for twelve months in order to accomplish wind speed characterization at the region. Wind speed data at 20 m and 30 m heights were collected from. a measurement station installed at Atilim University campus area. The data were taken as 1 min average values for a one year period between June 2012 and June 2013. Hourly average wind speed values for each height were derived using the collected wind data. Weibull parameters were calculated with five different methods using the derived hourly average wind speed values. According to root mean square error analyses, the best methods for which Weibull distribution fits the actual wind data were determined as power density and empirical methods. The power and energy density values for the region were also calculated for each season and each month. It was revealed that the maximum power density is encountered in March with about 98 (W/m(2)). Since this power density indicates that large scale wind turbine use is not a good option at the region, the performances of three different small scale wind turbines were evaluated. According to the results, two of the investigated wind turbines were found to be capable to generate all yearly energy need of an average household in Turkey. (C) 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.
