000			04075namaa22004211i 4500
003			OSt
005			20250223033355.0
008			241228s2023 |||a|||f m||| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a621.3
092			_a621.3 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.13.07.M.Sc.2023.Mo.D
100	0		_aMostafa Mohamed Ahmed Shehata, _epreparation.
245	1	0	_aDevelopment of neural network-based controller for maximum power point tracking for PV systems under partially shaded conditions / _cby Mostafa Mohamed Ahmed Shehata ; Supervisors Prof. Dr. Ahmed M. A. Kamel, Prof. Dr. Mohamed Sh. Saad.
246	1	5	_a/ تطوير وحدة تحكم قائمة على الشبكات العصبية لتتبع نقطة القدرة القصوى لألنظمة الكهروضوئية المعرضة للتظليل الجزئي
264		0	_c2023.
300			_a76 pages : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.
504			_aBibliography: pages 70-75.
520			_aThis 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.
520			_aتقدم 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.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		7	_aElectrical engineering _2qrmak
653		0	_aNeural Network-Based Controller (NNBC) _a Maximum Power Point Tracking (MPPT) _aPhotovoltage (PV) Systems _aPartial Shading _aBayesian algorithm
700	0		_aAhmed M. A. Kamel _ethesis advisor.
700	0		_aMohamed Sh. Saad _ethesis advisor.
900			_b01-01-2023 _cAhmed M. A. Kamel _cMohamed Sh. Saad _dMohamed A. M. Hassan _dAhmed M. A. El-Garhy _UCairo University _FFaculty of Engineering _DDepartment of Electrical Power and Machines Engineering
905			_aShimaa _eHuda
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c169774