Comparative Study of MPPT Techniques for Photovoltaic System

Abstract

Solar radiation serves as the primary energy source for photovoltaic (PV) systems, which convert sunlight directly into electricity through the photovoltaic effect. This study explores the fundamental concepts of PV systems and solar energy generation, considering variations due to location and seasonality. DC-DC converters play a vital role by efficiently converting voltage levels for stable power delivery. To maximize PV system efficiency, Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms continuously optimize the operating point to extract maximum power from solar panels under varying conditions. Three widely used MPPT algorithms – Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), and Artificial Neural Network (ANN) – are evaluated and compared. The P&O algorithm relies on perturbations and observations, INC uses incremental conductance, while ANN leverages artificial intelligence for precise maximum power point tracking. This comprehensive analysis highlights the strengths, weaknesses, and suitability of each algorithm, providing insights to improve the overall performance and energy yield of PV systems. تُعتبر الإشعاع الشمسي المصدر الرئيسي للطاقة بالنسبة لأنظمة الطاقة الكهروضوئية (PV) ، والتي تحول ضوء الشمس مباشرةً إلى كهرباء من خلال التأثير الكهروضوئي. تستكشف هذه الدراسة المفاهيم الأساسية لأنظمة الطاقة الكهروضوئية وتوليد الطاقة الشمسية، مع الأخذ بعين الاعتبار التغيرات الناجمة عن الموقع والموسمية. تلعب محولات التيار المستمر (DC-DC) دوراً حيوياً من خلال تحويل مستويات الجهد بكفاءة لتوفير إمداد طاقة مستقر . لتحقيق أقصى كفاءة لأنظمة الطاقة الكهروضوئية، تعمل خوارزميات تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) على تحسين نقطة التشغيل باستمرار لاستخراج أقصى قدر من الطاقة من الألواح الشمسية في ظل ظروف متغيرة. تتم تقييم ومقارنة ثلاث خوارزميات MPPT واسعة الاستخدام - خوارزمية الاضطراب والمراقبة (P&O) ، وخوارزمية التوصيل التفاضلي (INC) ، وشبكة الخوارزميات العصبية الإصطناعية .(ANN) تعتمد خوارزمية P&O على الاضطرابات والملاحظات، بينما تستخدم خوارزمية INC التوصيل التفاضلي، في حين تستفيد خوارزمية ANN من الذكاء الاصطناعي لتتبع نقطة الطاقة القصوى بدقة. تُلقي هذه التحليلات الشاملة الضوء على نقاط القوة والضعف وملاءمة كل خوارزمية، وتوفر رؤى لتحسين الأداء الإجمالي وعائد الطاقة لأنظمة الطاقة الكهروضوئية