Karşılaştırmalı analiz verileri FPA’nın diğer yöntemlere göre yakınsama hızının daha hızlı, daha sağlam, verimli ve doğruluk açısından en iyi performansa sahip olduğu gösterilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Güneş pili modellenmesinde parametrelerin optimizasyonu sistemin farklı çalışma koşullarında durumunu izlemek ve modeldeki olası hataları bulmaya imkân sağlar.
📊
Temel Bulgular & Veri:Güneş pillerinin tek ve çift diyot modellerindeki optimal parametrelerinin doğru ve verimli çıkarılması amacıyla parçacık sürü optimizasyon(PSO), ateş böceği (FA), guguk kuşu (CS) ve çiçek tozlaşma (FPA) meta-heuristik algoritmaları kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Karşılaştırmalı analiz verileri FPA’nın diğer yöntemlere göre yakınsama hızının daha hızlı, daha sağlam, verimli ve doğruluk açısından en iyi performansa sahip olduğu gösterilmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Güneş pili · meta-sezgisel · algoritma
Özet
Güneş pili modellenmesinde parametrelerin optimizasyonu sistemin farklı çalışma koşullarında durumunu izlemek ve modeldeki olası hataları bulmaya imkân sağlar. Güneş pillerinin tek ve çift diyot modellerindeki optimal parametrelerinin doğru ve verimli çıkarılması amacıyla parçacık sürü optimizasyon(PSO), ateş böceği (FA), guguk kuşu (CS) ve çiçek tozlaşma (FPA) meta-heuristik algoritmaları kullanılmıştır. Tekli ve çift diyot modellerinin hesaplanan ve deneysel veriler arasındaki hatayı minimize etmek amacıyla IAE ve RMSE amaç fonksiyonları kullanılmıştır. Geliştirilen algoritmaların performanslarını incelemek amacıyla literatürde bulunan diğer meta-heuristik algoritmalarla sayısal ve grafiksel olarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalı analiz verileri FPA’nın diğer yöntemlere göre yakınsama hızının daha hızlı, daha sağlam, verimli ve doğruluk açısından en iyi performansa sahip olduğu gösterilmiştir.
GARİP, Z., ÇİMEN, M. E., BOZ, A. F. (2021). Meta-sezgisel algoritmalar kullanarak güneş pili modellerinin parametre çıkarımında karşılaştırmalı performans analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 36 - Sayı: 2, 1133–1144. https://ajindex.com/articles/109705
Kunjie Yu, Liang J.J., Qu B.Y., Chen X., Wang H., Parameters identification of photovoltaic models using an improved JAYA optimization algorithm, Energy Conversion and Management 150, 742–753, 2017
Wu Z., Yu D., Kang X., Parameter identification of photovoltaic cell model based on improved ant lion optimizer, Energy Conversion and Management 151, 107–115, 2017
Maouhoub N., Photovoltaic module parameter estimation using an analytical approach and least squares method, Journal of Computational Electronics, 17,784–790, 2018
AlHajri M.F., El-Naggar K.M., AlRashidi M.R, Al-Othman., A.K.,Optimal extraction of solar cell parameters using pattern search, Renewable Energy 44, 238-245, 2012
Merchaoui M., Sakly A., Mimouni M.F., Particle swarm optimisation with adaptive mutation strategy for photovoltaic solar cell/module parameter extraction, Energy Conversion and Management 175,151–163, 2018
Chopde A., Magare D., Patil M., Gupta R., Sastry O.S., Parameter extraction for dynamic PV thermal model using particle swarm optimisation, Applied Thermal Engineering 100, 508–517, 2016
Harrag A., Messalti S., Three, Five and Seven PV Model Parameters Extraction using PSO, Energy Procedia 119, 767-774, 2017
Merchaoui M., Sakly A., Mimouni M.F., Particle swarm optimisation with adaptive mutation strategy for photovoltaic solar cell/module parameter extraction, Energy Conversion and Management 175, 151–163, 2018
Louzazni M., Crăciunescu A., Aroudam E.H., Dumitrache A.,Identification of Solar Cell Parameters with Firefly Algorithm, Second International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and in Industry, 7-12,2015
Louzazni M., Khouya, A., Amechnoue K., Gandelli A., Mussetta M., Crăciunescu A., Metaheuristic Algorithm for Photovoltaic Parameters: Comparative Study and Prediction with a Firefly Algorithm, Appl. Sci., 8, 339,2018
Abed I.A., An Improved Technique Based on Firefly Algorithm to Estimate the Parameters of the Photovoltaic Model, Iraq J. Electrical and Electronic Engineering 12,2, 2016
Ma J., Ting T.O., Man K.L., Zhang N., Guan S.-U., Prudence W.H., Wong, Parameter Estimation of Photovoltaic Models via Cuckoo Search, Hindawi Publishing Corporation Journal of Applied Mathematics,2013
Alam D.F., Yousri D.A., Eteiba M.B., Flower Pollination Algorithm based solar PV parameter estimation, Energy Conversion and Management 101, 410–422, 2015
Chellaswamy C., Ramesh R., Parameter extraction of solar cell models based on adaptive differential evolution algorithm, R