FUZZY-NEURO CONTROL OF MAXIMUM POWER POINT TRACKING FOR PHOTOVOLTAIC PANEL
| dc.contributor.author | FADI MOHAMMED ABUSAMRA | |
| dc.date | 2015 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T05:27:19Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T05:27:19Z | |
| dc.degree.department | College of Engineering Sciences and Applied Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.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. | |
| dc.identifier.other | 2842 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/1866 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | FUZZY-NEURO CONTROL OF MAXIMUM POWER POINT TRACKING FOR PHOTOVOLTAIC PANEL | |
| dc.type | Thesis |