Comparative Study of MPPT Techniques for Photovoltaic System

Abstract

Solar radiation constitutes the principal energy source for photovoltaic (PV) systems, which convert sunlight directly into electrical energy via the photovoltaic effect. This study investigates the fundamental principles of PV systems and solar energy generation, with particular attention to spatial and seasonal variability. DC-DC converters are integral to these systems, facilitating efficient voltage level conversion to ensure stable power output. To enhance the efficiency of PV systems, Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms are employed to continuously adjust the operating point, thereby extracting the maximum possible power from solar panels under fluctuating environmental conditions. This research evaluates and compares three commonly utilized MPPT algorithms—Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), and Artificial Neural Network (ANN). The P&O algorithm operates through periodic perturbation and observation, INC is based on incremental conductance techniques, and ANN utilizes artificial intelligence to achieve accurate maximum power point tracking. This comprehensive analysis delineates the advantages, limitations, and applicability of each algorithm, offering insights for improving the overall efficiency and energy output of PV systems. يُشكّل الإشعاع الشمسي المصدر الرئيسي للطاقة في أنظمة الطاقة الكهروضوئية (PV)، التي تُحوّل ضوء الشمس مباشرةً إلى طاقة كهربائية عبر التأثير الكهروضوئي. تُعنى هذه الدراسة بالمبادئ الأساسية لأنظمة الطاقة الكهروضوئية وتوليد الطاقة الشمسية، مع التركيز بشكل خاص على التباين المكاني والموسمي. تُعدّ مُحوّلات التيار المستمر-المستمر جزءًا لا يتجزأ من هذه الأنظمة، مما يُسهّل تحويل مستوى الجهد بكفاءة لضمان استقرار خرج الطاقة. ولتعزيز كفاءة أنظمة الطاقة الكهروضوئية، تُستخدم خوارزميات تتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT) لضبط نقطة التشغيل باستمرار، وبالتالي استخراج أقصى طاقة ممكنة من الألواح الشمسية في ظل ظروف بيئية متقلبة. يُقيّم هذا البحث ويُقارن ثلاث خوارزميات شائعة الاستخدام لتتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT): الاضطراب والمراقبة (P&O)، والموصلية التزايدية (INC)، والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). تعمل خوارزمية P&O من خلال الاضطراب والمراقبة الدورية، بينما تعتمد خوارزمية INC على تقنيات الموصلية التزايدية، بينما تستخدم الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) الذكاء الاصطناعي لتحقيق تتبع دقيق لنقطة القدرة القصوى. يسلط هذا التحليل الشامل الضوء على مزايا كل خوارزمية وقيودها وإمكانية تطبيقها، مما يوفر رؤى لتحسين الكفاءة الإجمالية وناتج الطاقة لأنظمة الطاقة الكهروضوئية.