Photovoltaic cell modeling via metaheuristic algorithms

Abstract

This thesis will exhibit the adverse effects of relying on fossil fuels, accompanied by data from international organizations documenting losses inflicted by fuel combustion. The common renewable energy sources are then listed, with a focus on solar as a sustainable substitute and an explanation of why it is in its current state insufficient to replace commonly used carbon-based fuels. The methods and technologies used to mend solar energy drawbacks will be mentioned; then light will be shed on Genetic Algorithm Optimization as a form of an overview containing essential facts and information regarding GAs alongside mentioning notable studies that have used various types of GAs to model Photovoltaic Cells. Next, the mathematical modeling for PV cells will be introduced alongside their equivalent circuits, topologies, and equations. The burdens that held PV cells back will be clarified. PV cell parameters estimation methods will be justified to solve some of the difficulties facing solar energy, specifically metaheuristics, with its vast catalog of optimization algorithms. Afterward, the Coronavirus Herd Immunity Optimization algorithm will be presented, along with its inspiration circumstances. The algorithm procedure will be explained by listing all its steps in the form of text, chart, and Pseudocode. Concluding with use case scenarios and behavioral analysis of the algorithm. Following that, three of the most popular photovoltaic cell models' data will be used to test the viability of coronavirus herd immunity optimization to extract unknown photovoltaic parameters; the properties of these cells will be detailed with respect to the circumstantial elements at the time their data was captured. The methodology for obtaining the results will be listed in detail. The extracted PV cell parameters will be listed and graphed, then analyzed and compared to parameters extracted by other state-of-the-art meta-heuristic optimization algorithms which have been used in literature. The final judgment of the findings will then be made, along with the criteria that were chosen, and will be followed by a recommendation for future work to further enhance the outcomes or to broaden the scope of the used algorithm.

Bu tez, yakıt yanmasından kaynaklanan kayıpları belgeleyen uluslararası kuruluşlardan alınan veriler eşliğinde fosil yakıtlara güvenmenin olumsuz etkilerini ortaya koyacaktır. Daha sonra, sürdürülebilir bir ikame olarak güneş enerjisine odaklanılarak ve mevcut durumunda yaygın olarak kullanılan karbon bazlı yakıtların yerini almak için neden yetersiz olduğuna dair bir açıklama ile ortak yenilenebilir enerji kaynakları listelenir. Güneş enerjisinin dezavantajlarını gidermek için kullanılan yöntem ve teknolojilerden bahsedilecektir; Daha sonra, Fotovoltaik Hücreleri modellemek için çeşitli GA'ları kullanan önemli çalışmalardan bahsetmenin yanı sıra GA'larla ilgili temel gerçekleri ve bilgileri içeren bir genel bakış biçimi olarak Genetik Algoritma Optimizasyonuna ışık tutulacaktır. Daha sonra, eşdeğer devreler, topolojiler ve denklemlerle birlikte PV hücreleri için matematiksel modelleme tanıtılacaktır. PV hücrelerini geride tutan yükler açıklığa kavuşturulacaktır. PV hücre parametreleri tahmin yöntemleri, geniş optimizasyon algoritmaları kataloğu ile güneş enerjisinin, özellikle meta-sezgisellerin karşılaştığı bazı zorlukları çözmek için gerekçelendirilecektir. Daha sonra Coronavirüs Sürü Bağışıklığı Optimizasyonu algoritması ilham koşulları ile birlikte sunulacaktır. Algoritma prosedürü, tüm adımları metin, grafik ve Pseudocode şeklinde listelenerek açıklanacaktır. Kullanım senaryoları ve algoritmanın davranışsal analizi ile sonuçlanmaktadır. Bunu takiben, bilinmeyen fotovoltaik parametreleri çıkarmak için koronavirüs sürü bağışıklığı optimizasyonunun canlılığını test etmek için en popüler fotovoltaik hücre modellerinden üçü kullanılacak; bu hücrelerin özellikleri, verilerinin alındığı andaki durumsal unsurlara göre detaylandırılacaktır. Sonuçları elde etme metodolojisi ayrıntılı olarak listelenecektir. Çıkarılan PV hücre parametreleri listelenecek ve grafiklendirilecek, daha sonra analiz edilecek ve literatürde kullanılan diğer son teknoloji meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları tarafından çıkarılan parametrelerle karşılaştırılacaktır. Daha sonra, seçilen kriterlerle birlikte bulguların nihai kararı verilecek ve bunu, sonuçları daha da geliştirmek veya kullanılan algoritmanın kapsamını genişletmek için gelecekteki çalışmalar için bir tavsiye izleyecektir.