Bulanık Mantık Tabanlı Yapay Zekâ Fotovoltaik Güç Dönüştürücü Sistem Tasarımı

Year 2023, Volume: 13 Issue: 2, 456 - 482, 15.06.2023

Erhan Özkan

https://doi.org/10.31466/kfbd.1221329

Abstract

Bu makalede güneş enerjisi potansiyelini değerlendirecek ve enerji maliyetlerini düşürecek bir sistemin tamamen yerli ve milli olanaklar ile sağlanmasına ilişkin çalışmalar anlatılmıştır. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada güneş enerjisini kullanan güç dönüştürücü donanımının tasarımı, ikinci aşamada ise bu dönüştürücü sistemin verilerini değerlendirip, enerji maliyetinin kullanım oranına göre mukayesesini yapan ve minimum maliyetler ile enerji depolayan bulanık mantık tabanlı yapay zekâ yazılımlarına ait çalışmalar yer almaktadır. En iyileme algoritması Matlab ortamında geliştirilmiştir. Uygulama aşamasında Gekko optimizasyonundan faydalanılmıştır. Tasarlanan güç dönüştürücü sistemi; tüketicinin fotovoltaik (PV) üretim ve tüketim bilgilerini bir veri tabanına kaydeden, kaydedilen bilgilere göre tüketicinin gelecekteki PV üretim ve tüketim profilini günlere/aylara/mevsimlere göre tahmin edebilmektedir. Akıllı şebekelere uyumlu olarak tasarlanan bu sistemin şebekeyle haberleşerek yaptığı tahminleri şebekeye iletmesi ve enerji talebiyle enerji üretiminin arasındaki farkın en aza indirilmesine yardımcı olması gerçekleştirilmiştir. Diğer taraftan sistem; enerji depolayarak gerekli görülen durumlarda güç öteleyebilecek, olası bir şebeke kesintisinde tüketici için kritik yükleri kesintisiz güç kaynağı gibi çalışarak depolanan enerjiden besleyebilecek şekilde geliştirilmiştir.

Keywords

Fotovoltaik Sistemler, Bulanık Mantık, Enerji Tasarrufu, Yerli Tasarım

Supporting Institution

TÜBİTAK

Project Number

1160459

Thanks

Bu çalışmanın gerçekleşmesinde “1511 Öncelikli Alanlar Araştırma ve Teknoloji Geliştirme Yenilik P.D.P. (Teknoloji Odaklı Sanayi Hamlesi Programı)” ile destek sağlayan TÜBİTAK’a teşekkürü borç bilirim.

Fuzzy Logic Based Artificial Intelligence Photovoltaic Power Converter System Design

Abstract

In this article, studies on providing a system that would evaluate the solar energy potential and reduce energy costs were explained with completely domestic and national resources. The study consists of two stages. In the first stage, the design of the power converter hardware using solar energy, and in the second stage, studies on fuzzy logic-based artificial intelligence software that evaluates the data of this converter system, compares the energy cost according to the usage rate and stores energy with minimum costs were mentioned. The optimization algorithm was developed in Matlab environment. Gekko optimization was used in the application phase. Designed power converter system, that records the consumer's photovoltaic (PV) production and consumption information in a database and can predict the consumer's future PV production and consumption profile regarding to the days/months/seasons according to the recorded information. It has been realized that this system, designed in harmony with smart grids, communicates with the grid and transmits its forecasts to the grid, and helps to minimize the difference between energy demand and energy production. On the other hand, the system has been developed in such a way that it can store energy and transfer power when deemed necessary, and that it can feed critical loads for the consumer from the stored energy in case of a possible network interruption, working as an uninterruptible power supply.

Keywords

Photovoltaic Systems, Fuzzy Logic, Energy Saving, Domestic Design

Project Number

1160459

References

• Abdelkader, M. R., Al-Salaymeh A., Al-Hamamre, Z. And Sharaf F.” A Comparative Analysis of The Performance of Monocrystalline and Multiycrystalline PV Cells in Semi-Arid Climate Conditions: The Case of Jordan “, Jordan Journal Of Mechanical And Industrial Engineering, Volume 4 Number 5, Pages 543-552, 2010.
• Al Badwawi, R., Issa, W. R., Mallick, T. K., &Abusara, M. (2019). Supervisory control for power management of an islanded AC microgrid using a frequency signaling-based Fuzzy Logic Controller. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 10(1), 94-104.
• Arcos-Aviles, D. et al. "Battery management fuzzy control for a grid-tied microgrid with renewable generation." IECON 2012-38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2012.
• Arcos-Aviles, D., Pascual, J., Marroyo, L., Sanchis, P., Guinjoan, F., "Fuzzy Logic-Based Energy Management System Design for Residential Grid-Connected Microgrids," in IEEE Transactions on Smart Grid, vol. PP, no.99, pp.1-1 doi: 10.1109/TSG.2016. 2555245.
• Aslan, S. N., Uçar, A., and Güzeliş, C. (2020, October). Development of Deep Learning Algorithm for Humanoid Robots to Walk to the Target Using Semantic Segmentation and Deep Q Network. In 2020 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU) (pp. 1-6). IEEE.
• Bergmann, R.B., Berge, C., Rinke, T.J., Schmidt, J., Werner, J.H. “Advances In Monocrystalline Si Thin Film Solar Cells by Layer Transfer “Solar Energy Materials &Solar Cells, Volume 74 Issues 1-4, Pages 213-218, 2002.
• Copeland, B.J., Artificial intelligence (AI), Encyclopedia Britannica. (2017)
• Erkul, A., “Monokristal, Polikristal ve Amorf-Silisyum Güneş Panellerinin Verimliliğinin İncelenmesi ve Aydınlatma Sistemi Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, Türkiye, (2010).
• Ghazali, A., Rahman, A.M. “The Performance of Three Different Solar Panels for Solar Electricity Applying Solar Tracking Device Under the Malaysian Climate Condition “Energy and Environment Research, Volume 2 Number 1, Pages 235-243, 2012.
• Ince, T., Vuruşkan, A., Bulgun, E., and Güzelis, C. (2013, April). Application of evolutionary algorithms to garment design. In 2013 21st Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1-4). IEEE.
• Janarthanan, R., et al. "Prediction of rainfall using fuzzy logic." Materials Today: Proceedings 37 (2021): 959-963.
• Kıyanciçek. E., “Fotovoltaik Sistemlerin Boyutlandırılması İçin PSV2 Paket Programının Gerçekleştirilmesi” Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Konya, Türkiye, (2013).
• Kiam Heong, A., Chong, G., and Li, Y. "PID control system analysis, design, and technology." IEEE transactions on control systems technology 13.4 (2005): 559-576.
• Özkurt, Nalan, Hacer Şekerci Öztura, and Cüneyt Güzeliş. "24-hour electricity consumption forecasting for day ahead market with long short term memory deep learning model." 2020 12th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO). IEEE, 2020.
• Özsoy., M.F., “Hibrit Rüzgâr-Güneş Enerji Üretim Sistemi ile Bir Elektrik Laboratuvarının Genel Aydınlatma Tasarımı” Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Eğitimi Anabilim Dalı, Afyonkarahisar, Türkiye, (2011).
• Rasheed, Mohammed, and Mohammed Abdelhadi Sarhan. "Characteristics of solar cell outdoor measurements using fuzzy logic method." Insight-Mathematics 1.1 (2019).
• Russel S., Norvig P., Artificial Intelligence, A Modern Approach, Prentice Hall, 2nd Edition, 2003.
• Sharma, Shubham, and Ahmed J. Obaid. "Mathematical modelling, analysis and design of fuzzy logic controller for the control of ventilation systems using MATLAB fuzzy logic toolbox." Journal of Interdisciplinary Mathematics 23.4 (2020): 843-849.
• T. Butz, Fourier Transformation for Pedestrians. Cham, New York, NY, USA: Springer, 2015.
• Tektaş M. vd., Yapay Zekâ Tekniklerinin Trafik Kontrolünde Kullanılması Üzerine Bir İnceleme, Marmara Üniversitesi, Teknik Bilimler MYO, 2002.
• Verma, Akshay, et al. "Fuzzy logic based effective clustering of homogeneous wireless sensor networks for mobile sink." IEEE Sensors Journal 20.10 (2020): 5615-5623.
• Zhang, Ronggang, Sathishkumar VE, and R. Dinesh Jackson Samuel. "Fuzzy efficient energy smart home management system for renewable energy resources." Sustainability 12.8 (2020): 3115.
• Zhou, Haihua, et al. "Composite energy storage system involving battery and ultra-capacitor with dynamic energy management in micro grid applications." IEEE transactions on power electronics 26.3 (2010): 923-930.