KFUPM ePrints

FUZZY-NEURO CONTROL OF MAXIMUM POWER POINT TRACKING FOR PHOTOVOLTAIC PANEL

l FUZZY-NEURO CONTROL OF MAXIMUM POWER POINT TRACKING FOR PHOTOVOLTAIC PANEL. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
Restricted to Abstract Only until 01 May 2017.

2940Kb

Arabic Abstract

في هذه الأطروحة يتم محاكاة مجموعة من الخلايا الكهروضوئية ويتم تطويرها ومعالجتها بالماتلاب على أساس خمسة عوامل تعادل نموذج الدائرة الكهربائية. بعد ذلك يتم بناء وتصميم نظام التحكم الذكي الخاص بهذه الخلايا الكهروضوئية ويسمى هذا المتحكم بنظام كفاءة الاستدلال العصبي الضبابي والمستند على وحدة التحكم والذي يعمل على استخراج أقصى قدرة ممكنة من الخلايا الكهروضوئية تحت جميع ظروف التشغيل. وحدة التحكم هذه لديها القدرة على تتبع النقطة المثلى في ظل ظروف الاشعاع المتغير. النتائج التي تم الحصول عليها من المتحكم المستدل العصبي الضبابي والمسند الى وحدة التحكم لديه أداء أفضل من الناحية الديناميكية ومستقر أكثر من الطرق التقليدية. يتم التحقق من أداء هذا المتحكم والمستدل العصبي من خلال تجربة عملية يتم من خلالها توصيل الخلايا الشمسية مع المحول ومن ثم الى الحمل الكهربائي ويتم التحكم بالمحول عن طريق المفتاح الموجود بداخله ( الترانزستور) عن طريق المستدل العصبي. عملية التحكم هذه تعمل على تغيير نقطة العمل التي تعمل عندها الخلية الكهروضوئية بحيث تكون نقطة العمل الجديدة هي النقطة التي بامكانها أن تعطيك أكبر قدر ممكن من القدرة عند هذه الظروف الجوية. وفي النهاية يتم عمل مقارنة بين النتائج العملية التي حصلناها والنتائج النظرية.

English Abstract

In this thesis, a generalized Photovoltaic (PV) array simulator is developed in MATLAB/Simulink based on the five parameters equivalent electric circuit model. The values of the five unknown parameters are estimated. Then, an efficient Adaptive NeuroFuzzy Inference System (ANFIS) based MPPT controller is proposed. Maximum Power Point Tracking (MPPT) is very important to improve the efficiency of PV panel. It can help PV panel to generate the maximum power possible at any weather conditions. When the resistance seen from the source is equal to the source resistance, the maximum power can be taken from the source in this time. For a variable load, we can change the value of the resistance until reaches the PV resistance then the maximum power is achieved. For a fixed load, we must use a power converter like a DC-DC converter to change the resistance seen by the PV panel by controlling the Duty Cycle for the switch device in DC-DC converter. The proposed ANFIS-based MPPT controller is tested under rapidly changing irradiation conditions compared to the conventional MPPT methods. ANFIS-based MPPT simulation results are compared with the performance of conventional Incremental Conductance (InCond) method. The obtained results demonstrate that the proposed ANFIS-based MPPT controller has better dynamic and steady state performance than the conventional method. Finally, its performance is investigated experimentally. A dSPACE DS1103 is used to run the proposed ANFIS and tested it with a real data. The experimental results are compared with those obtained from MATLAB simulation.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor:Belhaj , Ahmed Chokri
Committee Members:Kassas, Mahmoud and Hussein, Alaa
ID Code:140004
Deposited By:FADI MOHAMMED ABUSAMRA (g201203340)
Deposited On:08 Nov 2016 09:11
Last Modified:08 Nov 2016 09:15

Repository Staff Only: item control page