A Comparative study between different MPPT algorithms for PV syste

Abstract

Simulation results confirm that the ANN-based MPPT controller offers significantly better performance than the traditional P&O algorithm. The intelligent neural network exhibits faster transient response, minimizes steady-state oscillations around the Maximum Power Point (MPP), and yields a higher tracking efficiency of 95% to 99% (compared to P&O’s 81.5% - 96.5%). Despite its structural complexity and heavy reliance on substantial~ 69 ~ BIBLIOGRAPHY training datasets, the ANN strategy proves to be a robust and highly efficient solution for modern renewable solar energy applications. تهدف هذه المذكرة إلى تحسين كفاءة استخراج الطاقة من الأنظمة الكهروضوئية ( )PVمن خلال إجراء دراسة مقارنة معمقة بين خوارزمية التتبع التقليدية "الاضطراب والملاحظة ( )P&Oوتقنية ذكية حديثة تعتمد على "الشبكات العصبية الاصطناعية ( )ANNوتنقسم المذكرة إلى ثلاثة فصول رئيسية: الفصل الاول نمذجة المولد الكهروضوىي : يتناول مبدأ التحويل الكهروضوئي والخصائص الكهربائية للخلايا والمجمعات الشمسية ( I-Vو .)P-V ويستعرض محاكاة النظام عبر برنامج MATLABلدراسة تأثير العوامل المناخية؛ حيث تبين أن التيار يتناسب طردياً مع شدة الإشعاع الشمسي، في حين يؤدي ارتفاع درجة الحرارة إلى انخفاض الجهد المتاح وبالتالي تقليص القدرة القصوى للمجمع. الفصل الثاني تحكم MPPTوالمحول المستمر-المستمر: يشرح دور محولات الرفع ( )Boost Converterفي مواءمة الجهد ونقل الطاقة الكهروضوئية إلى الحمل بشكل مثالي. كما يستعرض بالتفصيل خوارزمية P&Oالتقليدية وعيوبها مثل التذبذب المستمر حول نقطة الطاقة القصوى وبطء الاستجابة الديناميكية. وفي المقابل، يقدم الأسس البيولوجية والرياضية للشبكات العصبية الاصطناعية، مع التركيز على تدريب الشبكة المقترحة خارج الخط ( )Offlineباستخدام خوارزميتي البث الخلفي للخطأ ( )Backpropagationو"ليفنبرغ-ماركاردت" ( ،)LMحيث أظهرت الأخيرة سرعة تقارب ودقة أعلى. الفصل الثالث (المحاكاة والمقارنة:) يركز على محاكاة نظام التتبع بالكامل في بيئة MATLAB/Simulinkتحت ظروف تشغيل ديناميكية متغيرة (إشعاع وحرارة متقلبة) لتقييم استجابة التيار والجهد والقدرة