Детальная информация

Спрос на интеграцию возобновляемых источников энергии, в частности солнечной фотоэлектрической генерации, в энергосистемы стремительно растет. Солнечная энергия является экологически чистым, вечным источником энергии, который не выделяет парниковых газов. Исследования по отслеживанию точки максимальной мощности (MPPT) для солнечных панелей имеют решающее значение для Пакистана, страны с богатыми солнечными ресурсами. Эффективные методы MPPT могут улучшить производительность солнечных панелей, особенно в изменяющихся погодных условиях и при затенении, делая солнечную энергию более доступной и доступной. Внедрение методов MPPT может ускорить развертывание солнечных энергосистем в отдаленных районах, обеспечивая чистой электроэнергией малообеспеченные сообщества и стимулируя социально-экономическое развитие страны. Это исследование фокусируется на создании контроллера MPPT для фотоэлектрических систем с использованием технологии искусственных нейронных сетей (ANN) и сравнивает его производительность с традиционными подходами, такими как Perturb & Observe и Modified Perturb & Observe с помощью моделирования MATLAB/SIMULINK.

The demand for integrating renewable energy sources, specifically solar PV generation, into power systems is increasing rapidly. Solar energy is an eco-friendly, everlasting power source that does not emit greenhouse gases. Research on maximum power point tracking (MPPT) for solar panels is crucial for Pakistan, a country with abundant solar resources. Efficient MPPT techniques can improve the performance of solar panels, especially under varying weather conditions and shading effects, making solar energy more affordable and accessible. Implementing MPPT methods can accelerate the deployment of solar power systems in remote areas, providing clean electricity to underserved communities and boosting the countrys socio-economic development. This study focuses on creating an MPPT controller for PV systems using artificial neural network (ANN) technology and compares its performance with traditional approaches like Perturb & Observe and Modified Perturb & Observe through MATLAB/SIMULINK simulations.