ENERJİ SÜREKLİLİĞİ İÇİN GÖLGE ETKİLİ FOTOVOLTAİK SİSTEMİN ŞEBEKE/YÜK ENTEGRASYONU
Tez Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik, Türkiye
Tez Danışmanı: İsmail Hakkı Altaş
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Desteklendiği Program: Diğer
Özet:
Yenilenebilir enerji kaynaklarının şebeke entegrasyonu arttıkça, bu sistemlerin düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesinin iyileştirilmesi, şebeke kararlılığı ve enerji güvenliği için önemli hale gelmiştir. Şebeke bağlantılı fotovoltaik sistemin düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesinin geliştirilmesi bu tez çalışmasında ele alınmıştır. İki aşamalı üç fazlı şebeke bağlantılı fotovoltaik sistem Matlab/Simulink'te modellenmiş olup dinamik ve belirsiz şebeke koşullarına uyum sağlama ve çeşitli arıza senaryolarında genelleme yapma yetenekleri ile geleneksel yöntemlerden ayrılan derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı üç farklı denetleyici geliştirilerek dengeli ve dengesiz arıza altında performansları birbirleriyle ve simbiyotik organizma arama algoritması ile optimize edilmiş oransal-integral denetleyici ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlarda genelleme kapasitesini iyileştiren transfer öğrenmenin, daha üstün bir performans sağladığı görülmüştür. Ayrıca, fotovoltaik sistemin dayanıklılığını artırmak için düşük gerilimde şebekede kalma kapasitesi ile çevresel faktörlerden kaynaklanan gölgelenme durumu birlikte ele alınmıştır. Elde edilen sonuçlarda derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi, değiştir-gözle algoritmasına kıyasla genelleme kapasitesini artırarak sistem dayanıklılığını geliştirmiştir.