Photovoltaic Energy Generation System Based on MPPT Control

Abstract

This study provides a comprehensive evaluation of Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques for photovoltaic (PV) systems operating under both constant and variable irradiance levels. Through the comparative analysis of Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), Artificial Neural Networks (ANN), and Fuzzy Logic Controller (FLC), the research documents the specific operational strengths and limitations of each approach. Simulation results within the MATLAB-Simulink environment demonstrate that the ANN algorithm achieves optimal performance in energy extraction, while the FLC effectively minimizes steady-state oscillations through rapid adaptability to environmental shifts. Ultimately, this work underscores the necessity of selecting MPPT methodologies based on specific system requirements and environmental dynamics. furthermore, it identifies experimental verification and the development of hybrid algorithmic frameworks as critical avenues for future research to enhance overall system performance. تقدم هذه الد ارسة تقييًسا شامًلً لتقشيات تتبع نقطة القدرة القرهى ( )MPPTلأنظسة الخلًيا الكهروضهئية العاممة تحت مدتهيات إشعاع ثابتة ومتغيرة. ومن خلًل التحميل السقارن لتقشيات الاضطراب والسلًحظة ( ،)P&Oوالتهصيمية التزايدية ( ،)INCوالذبكات العربية الاصطشاعية ( ،)ANNووحدة التحكم السشطقية الزبابية ( ،)FLCتهثق الدراسة نقاط القهة والقيهد التذغيمية لكل نهج. وتُظهر نتائج السحاكاة في بيئة MATLAB-Simulinkأن خهارزمية الذبكات العربية الاصطشاعية تحقق الأداء الأمثل في استخلًص الطاقة، بيشسا تُقمل وحدة التحكم السشطقية الزبابية بذكل فعال من التذبذبات في الحالة السدتقرة من خلًل التكيف الدريع مع التغيرات البيئية. وفي الشهاية، يؤكد هذا العسل عمى ضرورة اختيار مشهجيات تتبع نقطة القدرة القرهى بشاًء عمى متطمبات الشظام السحددة وديشاميكيات البيئة؛ علًوة عمى ذلك، ُيحدد التحقق التجريبي وتطهير أطر عسل خهارزمية هجيشة كدبل حاسسة لمبحهث السدتقبمية لتحدين أداء الشظام بذكل عام