Analysis of Maximum Power Point Tracking (MPPT) Techniques for Photovoltaic Systems

Abstract

This work is a comprehensive review of Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques of photovoltaic (PV) systems with constant and variable irradiances levels. Relevant algorithms such as Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), Artificial Neural Networks (ANN), and Fuzzy Logic Controller (FLC) are examined, and their strengths, weaknesses, and comparative strengths are documented. Simulation output for MATLABSimulink indicates that ANN performs optimally (96.63% with fixed solar irradiance), while FLC minimizes oscillation with rapid adaptability. The paper highlights the necessity of making an appropriate choice of MPPT methods depending on system requirement and environmental condition. Experimental verification and hybrid algorithm formation are included as future work considering enhancing the performance يُقدم هذا العمل مراجعة شاملة لتقنيات تتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT) في أنظمة الطاقة الكهروضوئية (PV) ذات مستويات الإشعاع الثابتة والمتغيرة. يُفحص هذا العمل الخوارزميات ذات الصلة، مثل الاضطراب والمراقبة (P&O)، والموصلية التزايدية (INC)، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، ووحدة التحكم المنطقي الضبابي (FLC)، ويُوثق نقاط قوتها وضعفها ونقاط قوتها المقارنة. تشير نتائج المحاكاة باستخدام برنامج MATLABSimulink إلى أن أداء الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) مثالي (96.63% مع إشعاع شمسي ثابت)، بينما تُقلل وحدة التحكم المنطقي الضبابي (FLC) من التذبذب مع سرعة التكيف. تُسلط هذه الورقة الضوء على ضرورة اختيار طرائق MPPT المناسبة وفقًا لمتطلبات النظام والظروف البيئية. كما يُدرج التحقق التجريبي وتكوين خوارزمية هجينة ضمن الأعمال المستقبلية التي تُراعي تحسين الأداء.