1,720,972 research outputs found
Thermal characterisation and reliability analysis of power electronic devices in wind and solar energy systems
Full text linkPower electronic converters (PECs) are used for conditioning the flow of energy between renewable energy applications and grid or stand-alone connected loads. Insulated gate bipolar transistors (IGBTs) are critical components used as switching devices in PECs. IGBTs are multi-layered devices made of different coefficient of thermal expansion (CTE) based materials.
In wind and solar energy applications, IGBT’s reliability is highly influenced by the operating conditions such as variable wind speed and solar irradiance. Power losses occur in switching transient of high current/voltage which causes temperature fluctuations among the layers of the IGBTs. This is the main stress mechanism which accelerates deterioration and eventual failures among IGBT layers due to the dissimilar CTEs. Therefore, proper thermal monitoring is essential for accurate estimation of PECs reliability and end lifetime.
Several thermal models have been proposed in literature, which are not capable of representing accurate temperature profiles among multichip IGBTs. These models are mostly derived from offline modelling approaches which cannot take operating conditions and control mechanisms of PECs into account and unable to represent actual heat path among each chip.
This research offers an accurate and powerful electro thermal and reliability monitoring tool for such devices. Three-dimensional finite element (FE) IGBT models are implemented using COMSOL, by considering complex heat interactions among each layer. Based on the obtained thermal characteristics, electro thermal and thermo mechanical models were developed in SIMULINK to determine the thermal behaviour of each layer and provide total lifetime consumption analysis. The developed models were verified by real-time (RT) experiments using dSPACE environment.
New materials, such as silicon carbide (SiC) devices, were found to exhibit approximately 20°C less thermal profile compared to conventional silicon IGBTs. For PECs used within wind energy systems, PECs driving algorithms were derived within the proposed models and by adjusting switching frequency PECs cycling temperatures were reduced by 12°C which led to a significant reduction in thermal stress; approximately 27 MPa. Total life consumption for the proposed method was calculated as 3.26x10-5 which is approximately 1x10-5 less compared to the other both methods. Effects of maximum power tracking algorithms, used in photovoltaic solar systems, on thermal stress were also explored. The converter’s thermal cycling was found approximately 3 °C higher with the IC algorithm. The steady state temperature was 52.7°C for the IC while it was 42.6 °C for P&O. In conclusion, IC algorithm offers more accurate tracking accuracy; however, this is on the expense of harsher thermal stress which has led to approximately 1.4 times of life consumption compared to P&O under specific operating conditions
Machine learning In Li ion Battery Health Prediction
No full textIn today’s rapidly evolving industrial landscape, the quest for efficiency, reliability,
and cost-effectiveness has spurred a paradigm shift towards proactive maintenance
strategies. At the forefront of this transformation lies predictive maintenance, offering
the promise of minimizing downtime and maximizing asset lifespan through
data-driven insights. This thesis focuses specifically on the forecasting of State of
Health (SOH) and Remaining Useful Life (RUL) for lithium-ion (Li-ion) batteries, a
critical component in numerous industrial applications.Leveraging the wealth of data
available, particularly in the realm of Li-ion battery performance, this research employs
advanced machine learning methods, including Deep Neural Networks (DNN)
and hybrid models like Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-
Term Memory (CNN-BiLSTM), to develop accurate and reliable predictive maintenance
models. The optimized DNN model for SOH prediction showed a significant
improvement, with MAE, MSE, and RMSE reduced by 17.54%, 25.86%, and
13.85%, respectively, compared to the base model. For RUL prediction, the best
CNN-BiLSTM model (MC-SCNN-BiLSTM) achieved an RMSE of 0.0259, MAE of
0.0183, and MAPE of 1.1951, demonstrating its superior performance.Through systematic
experimentation and comprehensive analysis, this study not only improves
the predictive capabilities of these models but also advances the efficiency and intelligence of maintenance practices within diverse industrial sectors.Günümüzün hızla geli¸sen endüstriyel ortamında verimlilik, güvenilirlik ve maliyet
etkinli˘gi arayı¸sı, proaktif bakım stratejilerine do˘gru bir paradigma de˘gi¸simini te¸svik
etti. Bu dönü¸sümün ön saflarında, veriye dayalı içgörüler aracılı˘gıyla arıza süresini en
aza indirme ve varlık ömrünü en üst düzeye çıkarma vaadi sunan tahmine dayalı bakım
yer alıyor. Bu tez, özellikle çok sayıda endüstriyel uygulamada kritik bir bile¸sen
olan lityum iyon (Li-iyon) piller için Sa˘glık Durumu (SOH) ve Kalan Faydalı Ömür
(RUL) tahminlerine odaklanmaktadır. Li-ion pil performansı alanında, bu ara¸stırma,
do˘gru ve güvenilir tahmine dayalı bakım geli¸stirmek için Derin Sinir A˘gları (DNN) ve
Evri¸simli Sinir A˘gı-Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (CNN-BiLSTM) gibi hibrit
modeller dahil olmak üzere geli¸smi¸s makine ö˘grenme yöntemlerini kullanır. modeller.
SOH tahmini için optimize edilmi¸s DNN modeli, temel modelle kar¸sıla¸stırıldı˘gında
MAE, MSE ve RMSE’nin sırasıyla %17,54, %25,86 ve %13,85 oranında azalmasıyla
önemli bir geli¸sme gösterdi. RUL tahmini için en iyi CNN-BiLSTM modeli (MCSCNN-
BiLSTM), 0,0259’luk bir RMSE, 0,0183’lük MAE ve 1,1951’lik MAPE’ye
ula¸sarak üstün performansını ortaya koydu. Sistematik deneyler ve kapsamlı analiz
yoluyla, bu çalı¸sma yalnızca Bu modellerin öngörücü yetenekleri aynı zamanda çe-
¸sitli endüstriyel sektörlerdeki bakım uygulamalarının verimlili˘gini ve zekasını da geli
¸stirir.M.S. - Master of Scienc
GÜÇ ELEKTRONİĞİ CİHAZLARININ TERMAL STRES PARAMETRELERİNİ SİNİR AĞI ALGORİTMALARINDA KULLANARAK ÖMÜR SÜRESİ TAHMİNİ MODELLEMESİ
No full textThe demand for high power rating applications is increasing rapidly. The essential
components needed to fulfill these demands are power electronic devices and
circuits such as IGBTs, diodes, rectifiers, inverters, and DC-DC converters.
However, these components usually are sensitive to parameter changes and can
face significant failures if we don’t examine our system component’s reliability
well. The traditional approaches to calculating the failure-tolerant capability in
power electronic systems are redundancy designs, which select the individual
components in the circuits with sufficient thermal and electrical stress margin, thus
expecting their low failure rates and, consequently, high reliability of the overall
reliability system.
This work will try to involve neural network technology in reliability topics by
building a model that can estimate the device's thermal stress as a function of the
design parameters and predict the remaining lifetime. The solar and wind profiles
of a solar-wind hybrid renewable system, which would be constructed in METU NCC campus, will be used to estimate the junction temperature of discrete IGBTs
automatically and use this estimation to enhance the lifetime of the inverters by
using a controller that prevents the system from working under high frequencies
when possible extreme junction temperatures may occur, the thing that can lead to
a four-times reduction in the lifetime consumption of power electronics inverters.Yüksek güç uygulamalarındaki artan talebe bağlı olarak, güç elektroniği cihazları
ve devreleri, bu talepleri karşılamak için günden güne yeni teknolojiler barındırmak
zorundadırlar. IGBT'ler, diyotlar, doğrultucular, invertörler ve DC dönüştürücüler
bu bileşenlere verilebilecek cihaz örnekleridir. Bu cihazlar, genellikle değişen
çalışma ortamı parametrelerine duyarlı olup, bu değişkenlerin tasarım sırasında
dikkate alınmaması büyük bozulmalara neden olabilir.
Bundan dolayı, sistem bileşenlerinin güvenilirliğini iyi incelenmelidir. Geleneksel
yaklaşımlarla güç elektroniği sistemlerinde arıza toleranslı yeteneğini hesaplamak
artık zorlaşmıştır. Tasarımlar ve devrelerdeki münferit bileşenlerin yeterli düzeyde
seçilmesi, termal ve elektriksel stres marjı analizleri, düşük arıza oranlarını
mümkün kılabilir. Bu çalışmada, bir model oluşturulup, sinir ağı teknolojisi
kullanımı ile bir güvenilirlik analizi yapılmıştır.
Tasarım parametrelerinin bir fonksiyonu olarak, cihazların termal stresini ve kalan
ömrünü tahmin edebilecek şekilde bir model geliştirilmişitir. Bu model, işletim
sisteminin rüzgar profilini Kullanacak ve ODTÜ-KKK’ nde kurulacak güneş rüzgar hibrit yenilenebilir sistem yerleşkesi için bir ömür süresi analizi çalışmasını
mümkün kılacaktır.M.S. - Master of Scienc
Harmonics elimination techniques in solar energy integration into smart grid
Full text linkEnergy availability is a growing concern of the 21st century worldwide and generating this energy should not affect the envinment and its inhabitants negatively. The modern energy transmission and distribution system became more interesting with the advent of smart grid and integrating renewable energy sources into the grid creates a challenging problem of managing harmonics. To effectively integrate renewable energy as well as minimizing harmonics content in the power system smart grid importance was highlighted, with value of harmonic current content measured by the total harmonic distortion (THD) based on electrical system rated current value. This thesis is aimed towards reviewing the available techniques in reducing the harmonic distortions for effective and efficient transmission of renewable energy in smart grid integration. The use of an improved control strategy was proposed which significantly improves the effectiveness of harmonic elimination in smart grid systems. The two-level and there-level inverters in solar integration to the smart grid were studied, thereby presented a controlled hydrid filtering technique that implemented three-level inverter, that provides effective means of harmonics elimination. There was significant improvement of over twenty percent in the use of three-level inverter against two-level, even with the about 25% reduction in cost, the two-level inverter losses over forty percent of power as compared to three-level. With tens of thousands of grid connected inverters globally, the cost of three-level ineverter will achieved over 15% lower cost compared with the two-level topology in just a year. Matlab/Simulink software was use to simulate the model using passive, active and hybrid filter with and without control and the hybrid method with control showed the lowest THD value, which was within acceptable limits.Enerji mevcudiyeti, dünya genelinde 21. yüzyılda artan bir endişedir ve bu enerji üretiminin çevreyi ve onun sakinlerini olumsuz yönde etkilememesi gerekmektedir. Modern enerji iletim ve dağıtım sistemleri akıllı şebekenin ortaya çıkmasıyla daha ilginç hale geldi. Yenilenebilir enerji kaynaklardan elde edilen kesintili enerjiyi şebekeye entegre etmek harmoniklerden kaynaklanan kalite sorunları yaratır. Bundan dolayı, bu çalışmada yenilenebilir enerjiyi etkili bir şekilde entegre etmek ve güç sistemi içindeki harmonik içeriğini en aza indirmek için, elektrik sistemi anma akımı değerine dayalı olarak toplam harmonik bozulma ile ölçülen harmonik akım içeriğinin değeriyle vurgulanmıştır. Bu tez, sunulan tekniklerin etkinliğini artırmak için kontrol stratejisinin kullanılmasını içeren akıllı şebeke entegrasyonunda yenilenebilir enerjinin etkin ve verimli iletimi için harmonik bozulmaların azaltılmasındaki mevcut tekniklerin gözden geçirilmesini amaçlamaktadır. Akıllı şebekeye güneş enerjisi entegrasyonunda iki seviyeli ve orada seviyedeki invertörler daha iyi incelenmiş ve böylece harmoniklerin ortadan kaldırılması tekniklerinin etkili araçlarının bir incelemesini sunmuştur. Üç seviyeli invertör kullanımında, iki seviyeye oranla yüzde yirmiden az harmonic oluşumu gözlemlenmiş; ayrıca üç seviyeli invertörlerin, güç kayıpları bazında, iki seviyeye kıyasla yüzde kırkın üzerinde kayda değer bir gelişme gösterdiği gözlemlernmiştir. Çalışma içerisinde pasif, aktif, hibrit filtreler ile filtresiz simülasyonları tamamlamak için MATLAB / Simulink yazılımı kullanılmış ve en düşük harmonic bozulma değerini göstermiştirM.S. - Master of Scienc
İNŞAAT MALZEMELERİNİN DAHA YEŞİL GELİŞTİRİLMESİ İÇİN VERİTABANI YAKLAŞIMI KULLANARAK PUZZOLANİK FAALİYETİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ
No full textPozzolans are known to possess high pozzolanic activity that enhances the long-term engineering properties of concrete due to the consumption of calcium hydroxide and the consequent formation of the calcium-silicate-hydrate gels within the cement matrix. Although the key factors that affect the pozzolanic activity such as the chemical composition, amorphousness, and fineness are commonly known in literature, there is a growing need to further gain an insight into the factors that govern this activity in a more comprehensive approach. The aim of this empirical study is to develop optimal replacement models considering factors of pozzolanic activity. To accomplish this, the database approach was adopted. The database, consisting of a large number of data points gathered from the literature, is established to determine the optimum replacement levels of pozzolanic materials in concrete. These parameters are aided to identify the boundary conditions and hence enable the potential concrete models to be generated for the sustainability assessment of concrete with incorporating pozzolans. The sustainability indices and CO2 emissions assessment of the concrete comprising pozzolans are performed with high confidence by using the determined boundary conditions for both maximum and minimum replacement levels. The incorporation of pozzolans in concrete has been shown to significantly decrease the carbon footprint and the associated human eco-toxicity as well as the ozone depletion. Furthermore, the study contributes to the generation of greener construction materials, and it offers a cleaner disposal route for the pozzolans compared to the traditional waste management alternatives.Pozzolanların, kalsiyum hidroksit tüketimi ve çimento matrisi içinde kalsiyum-silikat-hidrat jellerinin oluşumu sonucunda betonun uzun vadeli mühendislik özelliklerini artıran yüksek pozzolanik aktiviteye sahip olduğu bilinmektedir. Kimyasal bileşim, amorfluk ve incelik gibi pozzolanik aktiviteyi etkileyen temel faktörler yaygın olarak bilinmesine rağmen, daha kapsamlı bir yaklaşımla bu faaliyeti yöneten faktörler hakkında daha fazla bilgi edinmeye ihtiyaç duyulmaktadır. Bu ampirik çalışmanın amacı, puzolanik aktivite faktörlerini göz önünde bulundurarak en uygun ikame modellerini hazırlamaktır. Bunu başarmak için, veritabanı yaklaşımı benimsenmiştir. Literatürden toplanan çok sayıda veriyi içeren veri tabanı, bu tür malzemelerin betondaki optimum ikame tiplerini ve seviyelerini belirlemek için oluşturulmuştur. Pozzolanik aktiviteyi etkileyen parametreler sınır koşullarını oluşturmaya yardımcı olmakta ve dolayısıyla pozzolan içeren betonun sürdürülebilirlik değerlendirmesi için potansiyel beton modellerin üretilmesini sağlamıştır. Pozzolan içeren betonun sürdürülebilirlik indeksleri ve CO2 emisyon değerlendirmesi, maksimum ve minimum ikame seviyeleri için belirlenen faktörler kullanılarak yüksek bir güvenle gerçekleştirilir. Pozzolanların betona dahil edilmesinin, karbon ayak izini ve buna bağlı insan eko-toksisitesinin yanı sıra ozon tabakasının incelmesini önemli ölçüde azalttığı ve geleneksel atık yönetimi alternatiflerine kıyasla pozzolanlar için daha temiz bir bertaraf yolu sunmaktadır.M.S. - Master of Scienc
AKDENİZ'DE ÖMRÜNÜ TAMAMLAYAN ELEKTRİKLİ ARAÇ AKÜLERİNİN ÖMÜR DÖNGÜSÜ VE TEKNOEKONOMİK ANALİZİ
No full textSpent electric vehicle batteries poses a threat to the human, animate and inanimate component of the ecosystem. With the growing adoption of electric vehicles, spent electric vehicle batteries are bound to increase. Although the environmental impact of electric vehicles has been investigated by several studies, however, the majority of these studies did not account for the end-of-life of the electric vehicle batteries. More so, little or no studies have been conducted on the ecological impacts of spent electric vehicle batteries in the Mediterranean region. Thus, this study investigates the lifecycle and techno-economic analysis of spent electric vehicle batteries in six Mediterranean countries. The ecological footprint and economic performance of two identified end-of-life processes were evaluated. The results obtained evinced that among the car models assessed, Peugeot cars had the lowest GHG emissions compared to other car models evaluated despite having high market shares in some countries. Assessing the performance of EoL processes indicates that hydrometallurgy performed better than pyrometallurgy. The study also suggests that NMC batteries are well suited for hydrometallurgy because of the higher recovery rate in battery components. The results of the economic analysis showed that although recycling incentives accompany the recycling of LFP batteries, NMC batteries possess higher economic benefits largely due to the recovery of lithium compounds and other components of the battery.Kullanılmış elektrikli araç pilleri, ekosistemin insan, canlı ve cansız bileşenleri için tehdit oluşturmaktadır. Elektrikli araçların giderek daha fazla benimsenmesiyle birlikte, kullanılmış elektrikli araç pillerinin artması kaçınılmazdır. Elektrikli araçların çevresel etkileri çeşitli araştırmalarla araştırılmış olsa da, bu çalışmaların çoğu elektrikli araç pillerinin kullanım ömrünün sonunu hesaba katmamıştır. Dahası, Akdeniz bölgesinde kullanılmış elektrikli araç akülerinin ekolojik etkileri konusunda çok az çalışma yapılmıştır veya hiç çalışma yapılmamıştır. Bu nedenle, bu çalışma altı Akdeniz ülkesinde kullanılmış elektrikli araç akülerinin yaşam döngüsünü ve tekno-ekonomik analizini incelemektedir. Belirlenen iki yaşam sonu sürecinin ekolojik ayak izi ve ekonomik performansı değerlendirildi. Elde edilen sonuçlar, değerlendirilen otomobil modelleri arasında Peugeot otomobillerinin, bazı ülkelerde yüksek pazar paylarına sahip olmasına rağmen, değerlendirilen diğer otomobil modellerine kıyasla en düşük sera gazı emisyonlarına sahip olduğunu göstermiştir.
EoL işlemlerinin performansını değerlendirmek, hidrometalurjinin pirometalurjiden daha iyi performans gösterdiğini gösterir. Çalışma ayrıca, pil bileşenlerinde daha yüksek geri kazanım oranı nedeniyle NMC pillerinin hidrometalurji için çok uygun olduğunu öne sürüyor. Ekonomik analizin sonuçları, LFP pillerinin geri dönüşümüne geri dönüşüm teşviklerinin eşlik etmesine rağmen, NMC pillerinin büyük ölçüde lityum bileşiklerinin ve pilin diğer bileşenlerinin geri kazanılması nedeniyle daha yüksek ekonomik faydalara sahip olduğunu göstermiştirM.S. - Master of Scienc
KUZEY KIBRIS'TA HAVA KİRLİLİK EMİSYONLARININ GELECEĞE YONELİK TAHM İNLERİ
No full textAs the population goes up, there is more concern about the current and future air
pollutant emission levels in North Cyprus. Data were collected from the monitoring
stations in Nicosia, Kyrenia, Famagusta and Teknecik to produce a comprehensive
data bank for 2016-2019. Rigorous data cleaning, categorization and organizing
techniques were used to ensure the reliability of the findings. The main pollutants
investigated were PM2.5, PM10, SO2, and NO2. The time series analyses with
ARIMA models, tailored to the distinct characteristics of each monitoring station,
were employed in the predictions of future emission levels. The model predictions
and actual data were compared for 2016-2019 and the technique was successfully
validated. The model predictions were then used to forecast the 2020 emission levels.
This study investigates the effectivity of using ARIMA models in the forecast of air
pollutant emission levels to enable the government entities prepare regulations for
environment and human health.Kuzey Kıbrıs’ta son dönemlerde artan nüfus ile beraber yükselen hava kirliliği
emisyonları insan sağlığını ve çevremizi tehdit etmeye başlamış ve hava kirliliği
seviyelerini bizi sorgular hale getirmiştir. Araştırmamızda, Lefkoşa, Gazi Mağusa,
Girne ve Teknecik bölgelerindeki hava kalite ölçüm istasyonlarından 2016-2019
yılları arasında elde edilen veriler kullanılmıştır. Çalışmamızda PM2.5, PM10, SO2,
ve NO2 salınım verileri temizlenmiş, düzenlenmiş ve güvenilir bir veri tabanı
oluşturulmuştur. Zaman serisi tahminleme çalışmamızda, veri tabanındaki değerler
her istasyona uygun olan Arima metodunda kullanılarak, 2016-2019 yılları için
model tahmin verileri elde edilmiştir. Bu model tahmin verileri 2016-2019 yılları
arasındaki gerçek kirlilik verileri ile karşılaştırılmış ve tekniğin doğrulaması
yapılmıştır. Daha sonra model veriler kullanılarak 2020 hava kirliliği emisyon
seviyeleri önceden tahmin edilmiştir. Araştırmamız, Arima modellerinin zaman
serisi tahminleme yöntemi olarak kullanıldığında gelecekteki hava kirlilik verilerinin
önceden tahmin edilme verimliliğini araştırmaktadır. Bu şekilde önceden tahmin
edilebilecek kirlilik verileri sayesinde yetkililer çevre ve insan sağlığı ile ilgili
gerekli uygulamaları hayata geçirebileceklerdirM.S. - Master of Scienc
ELEKTRİKLİ ARAÇ AKÜLERİNDE GÜÇ ELEKTRONİK KONVERTÖRLERİ TARAFINDAN OLUŞTURULAN DALGALANMA AKIMININ YÖNETİMİ VE AKÜ ÖMRÜNÜN VE PERFORMANSININ ARTTIRILMASI
No full textIn modern power electric systems, power electronic converters constitute the backbone of DC microgrids, serving as interfaces between photovoltaic panels, wind turbines, battery storage systems, and grid-connected systems. The vulnerability of power converters stems from components in the power electronic converters. Power modules experience continuous thermal and mechanical stress during the time of operation, which manifests as repetitive junction temperature fluctuations, leading to progressive degradation of bond wires, solder joints. The literature shows that, reliability assessment and thermal management can extend converter life once the dominant failure modes are understood. However, such reliability modelling approaches for each converter type are often done in isolation, without an integrated system perspective. This proposed study made use of an electrothermal model for power loss, thermal prediction, a PINN thermal model surrogate, and lifetime modelling for a multi-source DC Microgrid. MATLAB Simulink and Python featuring PyTorch and DeepXde environments are used for the electrical and thermal simulations featuring a set of mission profiles from ambient, solar irradiance, wind speed, and SOC. Validated against Foster/Cauer models and experimental data with an RMSE of 1.2873 - 0.0581 °C, the PINN framework achieves >2°C accuracy improvements in junction temperature (Tj) prediction across four critical converters. Mission-profile-driven analysis reveals distinct thermal stress patterns. Wind converters show severe thermal cycling, and ESS endures stress from daily charge/discharge cycles. Lifetime consumption analysis via Miner’s rule and Bayerer/Coffin-Manson-Arrhenius models identifies bond wire fatigue (60–75% dominance) as the critical failure mode, with B10 lifetimes spanning 9.97 years (wind) to 19 years (grid). With PINN, damage drivers show high-frequency thermal cycles (>50°C) contribute >60% annual damage via Miner’s rule, while Monte Carlo simulations (5,000 iterations) confirm probabilistic lifetimes (5th–95th percentile: 7.85–37.7 years) and design sensitivity review ±18% lifetime variance from Tj uncertainty. A mitigation strategy leveraging advanced thermal management to address reliability, particularly for the PV converter, demonstrated an improvement in Tj management.Modern güç elektroniği sistemlerinde, güç elektroniği dönüştürücüleri; fotovoltaik paneller, rüzgâr türbinleri, batarya depolama sistemleri ve şebeke bağlantılı sistemler arasında arayüz görevi görerek DC mikrogridlerin temelini oluşturur. Güç dönüştürücülerinin kırılganlığı, bileşenlerindeki güç modüllerinden kaynaklanır. Bu modüller çalışma süresince sürekli termal ve mekanik gerilime maruz kalır; bu da eklem sıcaklığında (Tj) tekrarlayan dalgalanmalara yol açarak bağ tellerinde ve lehim bağlantılarında kademeli bozulmalara neden olur. Literatür, baskın hata modları anlaşıldığında güvenilirlik değerlendirmesi ve termal yönetimin dönüştürücü ömrünü uzatabileceğini göstermektedir. Ancak, her dönüştürücü tipi için bu tür güvenilirlik modelleme yaklaşımları genellikle entegre bir sistem perspektifi olmadan izole şekilde yapılır. Bu çalışmada, çok kaynaklı bir DC Mikrogrid için güç kaybı elektrotermal modeli, termal tahmin, PINN tabanlı termal model vekili ve ömür modellemesi kullanılmıştır. Elektriksel ve termal simülasyonlarda, ortam sıcaklığı, güneş ışınımı, rüzgâr hızı ve SOC'den oluşan görev profilleri kullanılarak MATLAB Simulink ile PyTorch ve DeepXde ortamlarında Python'dan yararlanılmıştır. Foster/Cauer modelleri ve deneysel verilerle (RMSE: 1.2873 - 0.0581 °C) doğrulanan PINN altyapısı, dört kritik dönüştürücüde Tj tahmininde >2°C doğruluk iyileşmesi sağlamıştır. Görev profili odaklı analiz, farklı termal gerilim modellerini ortaya çıkarmıştır: Rüzgâr dönüştürücüleri şiddetli termal döngü sergilerken, ESS günlük şarj/deşarj döngülerinden kaynaklanan gerilime maruz kalmaktadır. Miner kuralı ve Bayerer/Coffin-Manson-Arrhenius modelleriyle yapılan ömür tüketimi analizi, bağ teli yorulmasını (%60-75 baskınlık) kritik hata modu olarak tanımlamış ve B10 ömürlerini rüzgâr için 9.97 yıl ile şebeke için 19 yıl aralığında belirlemiştir. PINN ile, Miner kuralına göre yüksek frekanslı termal döngülerin (>50°C) yıllık hasarın >%60'ına katkıda bulunduğu gösterilirken, Monte Carlo simülasyonları (5.000 iterasyon) olasılıklı ömürleri (5-95. persentil: 7.85-37.7 yıl) ve Tj belirsizliğinden kaynaklanan ±%18 ömür varyansını doğrulamıştır. Özellikle PV dönüştürücüsünde güvenilirliği artırmak için gelişmiş termal yönetimle uygulanan iyileştirme stratejisi, Tj yönetiminde iyileşme sağlamıştır.M.S. - Master of Scienc
Use of Neural Network Based Prediction Algorithms for Powering Up Smart Portable Accessories
No full textEmerging Trends in the use of smart portable accessories, particularly within the context of the Internet of Things (IoT), where smart sensor devices are employed for data gathering, require advancements in energy management mechanisms. This study aims to provide an intelligent energy management mechanism for wearable/portable devices through the use of predictions, monitoring, and analysis of the performance indicators for energy harvesting, majorly focusing on the hybrid PV-wind systems. To design a robust and precise model, prediction algorithms are compared and analysed for an efficient decision support system. Levenberg-Marquardt (LM), Bayesian Regularization (BR), and Scaled Conjugate Gradient (SCG) prediction algorithms are used to develop a Shallow Neural Network (SNN) for time series prediction. The proposed SNN model uses a closed-loop NARX recurrent dynamic neural network to predict the active power and energy of a hybrid system based on the experimental data of solar irradiation, wind speed, wind direction, humidity, precipitation, ambient temperature and atmospheric pressure collected from Jan 1st 2015 to Dec 26th 2015. The historical hourly metrological data set is established using calibrated sensors deployed at Middle East Technical University (METU), NCC. The accessory considered in this study is called as Smart Umbrella System (SUS), which uses a Raspberry Pi module to fetch the weather data from the current location and store it in the cloud to be processed using SNN classified prediction algorithms. The results obtained show that using the SNN model, it is possible to obtain predictions with 0.004 error rate in a computationally efficient way within 20 s. With the experiments, we are able to observe that for the period of observation, the energy harvested is 178 Wh/d, where the system estimates energy as 176.5 Wh/d, powering the portable accessories accurately
- …
