An Advanced Neural Network-Based MPPT Controller for Photovoltaic Systems

Abstract

This master's thesis delves into the integration of Artificial Neural Networks (ANNs) into photovoltaic systems to enhance Maximum Power Point Tracking (MPPT) efficiency. Photovoltaic systems are a crucial source of clean energy, reliant on effective MPPT for optimal performance. ANNs, inspired by the human brain, exhibit remarkable adaptability, making them an ideal candidate for improving photovoltaic systems' efficiency. The research objectives encompass investigating ANNs' synergy with photovoltaic systems, analyzing environmental factors affecting MPPT, developing practical ANN-based solutions for MPPT optimization, and assessing real-world impacts. The study illuminates the potential of ANNs in elevating solar energy utilization and contributes to renewable energy advancements تتعمق أطروحة الماجستير هذه في دمج الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) في الأنظمة الكهروضوئية لتعزيز كفاءة تتبع نقاط الطاقة القصوى (MPPT). تعد الأنظمة الكهروضوئية مصدرًا مهمًا للطاقة النظيفة، حيث تعتمد على تقنية MPPT الفعالة لتحقيق المستوى الأمثل أداء. تُظهِر الشبكات العصبية الاصطناعية، المستوحاة من الدماغ البشري، قدرة ملحوظة على التكيف، مما يجعلها مرشح مثالي لتحسين كفاءة الأنظمة الكهروضوئية. أهداف البحث تشمل دراسة تآزر الشبكات العصبية الاصطناعية مع الأنظمة الكهروضوئية، والتحليل البيئي العوامل التي تؤثر على MPPT، وتطوير حلول عملية قائمة على ANN لتحسين MPPT، و تقييم التأثيرات في العالم الحقيقي. تسلط الدراسة الضوء على إمكانات الشبكات العصبية الاصطناعية في رفع مستوى الطاقة الشمسية استخدام الطاقة ويساهم في التقدم في مجال الطاقة المتجددة