FLC and ANN Based MPPT Controller for Solar PV System

Abstract

Effective Maximum Power Point Tracking (MPPT) is critical for photovoltaic (PV) systems, maximizing power output and enhancing system stability. This research compares the performance of common MPPT techniques: Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), Fuzzy Logic Control (FLC), and Artificial Neural Network (ANN). By evaluating these techniques under varying operating conditions in an off-grid PV system, we aim to identify the most effective approach for optimal power extraction. This research contributes to improved efficiency and reliability of PV systems, promoting sustainable energy solutions.نص ا رً أساسياً في تصميم أنظمة الخلايا الشمسية، فهو (MPPT) ملخص: يُعتبر تتبُّعُ نقطةِ القدرة الأعظميّة الشائعة : MPPT يُتيح تحسينَ خرج القدرة وتعزيزَ استق ا ررية النظام وموثوقيته . يَقارن هذا البحثُ أداءَ تقنيا ت والشبكات العصبية ، (FLC) والمنطق الضبابي ، (INC) موصلية التَّ ا زي د ، (P&O) الإضط ا رب اولم ا رقبة من خلال تقييم هذه التقنيات في ظروف تشغيل مُتغيّرة ضمن نظام خلايا شمسية غير (ANN). الاصطناعية مُتصلة بالشبكة، نهدف إلى تحديد النهج الأكثر فعالية لاستخ ا رج القدرة على النحو الأمثل. تساهم هذه الد ا رسة في تحسين كفاءة وموثوقية أنظمة الخلايا الشمسية غير المُتصلة بالشبكة، وتعزيز حلول الطاقة المستدامة.