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.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | March 5, 2021 |
Submission Date | July 3, 2019 |
Acceptance Date | January 1, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 36 Issue: 2 |