Development of neural network-based controller for maximum power point tracking for PV systems under partially shaded conditions / by Mostafa Mohamed Ahmed Shehata ; Supervisors Prof. Dr. Ahmed M. A. Kamel, Prof. Dr. Mohamed Sh. Saad.

By:

Mostafa Mohamed Ahmed Shehata [preparation.]

Contributor(s):

Material type: Text

TextLanguage: English Summary language: English, Arabic Producer: 2023Description: 76 pages : illustrations ; 30 cm. + CDContent type:

text

Media type:

Unmediated

Carrier type:

volume

Other title:

/ تطوير وحدة تحكم قائمة على الشبكات العصبية لتتبع نقطة القدرة القصوى لألنظمة الكهروضوئية المعرضة للتظليل الجزئي [Added title page title]

Subject(s):

DDC classification:

621.3

Available additional physical forms:

Issues also as CD.

Dissertation note: Thesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023. Summary: This thesis presents the development and implementation of a Maximum Power Point Tracker (MPPT) using a Neural Network (NN). The system consists of a photovoltaic system which connected with a buck-boost converter derived by a PI controller and group of NNs and finally connected with fixed load. The control algorithm is developed to use the artificial NN to determine the optimal operating voltage point under any partially shaded conditions. Then, the control action gives the driving signals to the buck-boost converter. The system has been implemented and tested under diverse operating conditions. The results presented that the photovoltaic system with NN- based MPPT consistently track the global maximum peak with high precision under any partially shaded conditions compared with the traditional control systems. Numerical simulation results show the power and competence capabilities of the proposed algorithm.Summary: تقدم هذه الرسالة تطويًار وتنفيًذا لمتعقب نقطة الطاقة القصو ى لنظام شمسي باستخدام الشبكات العصبية وذلك عند تعرض النظام الجزئي، وقد تم اسة النظام الشمسي بهدف استخراج الجهد الالزم للوصول إلى نقطة القدرة القصوى في حاالت التظليل الجزئي ومن ثم تم عمل نظام شبكات عصبية يمكن من تقدير الجهد المطلوب بسرعة ودقة كبيرة كما تم استخدام متحكم تناسبي – تكاملي للتحكم في محول دعم باك لتحقيق الجهد والذي تم الحصول عليه من الشبكات العصبية. وتم تنفيذ النظام واختباره في ظل ظروف تشغيل مختلفة. أظهرت النتائج أن النظام الكهروضوئي مع المتحكم يتتبع دائما الذروة القصوى العالمية بدقة عالية تحت أي ظروف تشغيل مقارنة بأنظمة التحكم التقليدية. وبدون وجود ذبذبات حول هذه النقطة.

Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.

Average rating: 0.0 (0 votes)

Holdings
Item type	Current library	Home library	Call number	Status	Barcode
Thesis	قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول	المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة	Cai01.13.07.M.Sc.2023.Mo.D (Browse shelf(Opens below))	Not for loan	01010110090072000

Thesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.

Bibliography: pages 70-75.

This thesis presents the development and implementation of a Maximum Power Point Tracker (MPPT) using a Neural Network (NN). The system consists of a photovoltaic system which connected with a buck-boost converter derived by a PI controller and group of NNs and finally connected with fixed load. The control algorithm is developed to use the artificial NN to determine the optimal operating voltage point under any partially shaded conditions. Then, the control action gives the driving signals to the buck-boost converter.
The system has been implemented and tested under diverse operating conditions. The results presented that the photovoltaic system with NN- based MPPT consistently track the global maximum peak with high precision under any partially shaded conditions compared with the traditional control systems. Numerical simulation results show the power and competence capabilities of the proposed algorithm.

تقدم هذه الرسالة تطويًار وتنفيًذا لمتعقب نقطة الطاقة القصو ى لنظام شمسي باستخدام
الشبكات العصبية وذلك عند تعرض النظام الجزئي، وقد تم اسة النظام الشمسي بهدف
استخراج الجهد الالزم للوصول إلى نقطة القدرة القصوى في حاالت التظليل الجزئي ومن ثم
تم عمل نظام شبكات عصبية يمكن من تقدير الجهد المطلوب بسرعة ودقة كبيرة كما تم
استخدام متحكم تناسبي – تكاملي للتحكم في محول دعم باك لتحقيق الجهد والذي تم الحصول
عليه من الشبكات العصبية.
وتم تنفيذ النظام واختباره في ظل ظروف تشغيل مختلفة. أظهرت النتائج أن النظام
الكهروضوئي مع المتحكم يتتبع دائما الذروة القصوى العالمية بدقة عالية تحت أي ظروف
تشغيل مقارنة بأنظمة التحكم التقليدية. وبدون وجود ذبذبات حول هذه النقطة.

Issues also as CD.

Text in English and abstract in Arabic & English.

There are no comments on this title.

to post a comment.

Click on an image to view it in the image viewer