Derin öğrenme ağlarını kullanarak güneş enerji fotovoltalik sisteminin güç kalitesinin iyileştirmesi

Abstract

Güç kalitesi kontrolü elektrik enerji üretimi özellikle yenilenebilir enerji sisteminde önemli bir yer tutar. Bu çalışmada, derin öğrenme yapay sinir ağı ile PV güneş enerjisi sisteminin güç kalitesi analiz edilmiş ve incelenmiştir. Genel olarak, rüzgâr, güneş ve hidroelektrik dahil olmak üzere belirli alternatif enerji üretim kaynakları doğaya zarar vermez. Bu nedenle güneş ve rüzgâr enerjisi faydalı alternatif enerji kaynakları olarak kabul edilmiştir ve ayrıca bol miktarda bulunmaktadır. Bu çalışmada, değişen hava koşullarında güneş enerjisi sistemlerinin performansları incelenmiştir. Bu makale, derin yapay sinir ağına dayalı yeni bir algoritma önermek ve bunu maksimum güç noktası takibi için uygulamak amacıyla yazılmıştır. Günümüzde güneş enerjisi, doğadaki muazzam mevcudiyeti nedeniyle çok popüler bir alternatif enerji kaynağıdır. Bu tezde, fotovoltaik hücre sistemleri çeşitli hava koşulları altında incelenerek, maksimum güç noktasını izleyen gelişmiş bir akıllı kontrol sistemi geliştirilmiştir. Maksimum Güç Noktası İzleme kontrolörü, öngörülemeyen hava koşulları nedeniyle yenilenebilir enerji kaynakları için bir zorunluluktur. Yüksek güç kalitesi ideal olarak her zaman kullanılabilir, tamamen saf ve gürültüsüz, sinüzoidal dalga formuna sahip, her zaman voltaj ve frekans toleransları dahilinde olan elektrik gücü üretir. Bu tezde, derin öğrenme yapay sinir ağına dayalı olarak güç kalitesini iyileştirmek için güneş enerjisi sistemi üzerinde yeni bir yöntem gerçekleştirilmiştir. Bağdat üniversitesi mühendislik fakültesi binası tasarımı için akü depolama kurulumu ile şebeke bağlantılı PV sisteminin optimum yeni bir yaklaşım ve enerji verim algoritması sunmaktadır. Çalışmamız boyunca simülasyonların testi Matlab 2020a versiyonu uygulanmıştır.