TY - JOUR ID - TI - A Controller for PV System Using Artificial Neural Network AU - Assist Prof. Sadiq Muhsin Ihmood AU - Ali Hameed Elaal PY - 2017 VL - 12 IS - 4 SP - 55 EP - 73 JO - Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية SN - 27066894 27066908 AB - In this research, study theory of system includes the use of important source of renewable energy sources (solar source) and linking this system with an electrical load typical (home) using artificial intelligence. The world is witnessing significant rise in fossil fuel prices since the end of the last century until now, this rise in price increases with the decrease in inventory day after day. Therefore, turned the attention of researchers in the field of power generation to expand in non-conventional energy sources (new and renewable energy sources). New and renewable energy is inexhaustible energy in use because they rely on renewable natural resources. So in this study find detailed explanation about the system of photovoltaic cells system with solar cell types. The mathematical model is an important part of the detailed study for PV systems. As well as study models for photovoltaic systems via the MATLAB/Simulink, is a programming environment contains many models for renewable systems intended to perform simulation and analysis. Solar cells system needs to apply the (MPPT) algorithm due to the instability of external circumstances such as solar radiation and temperature. Therefore, a neural network technology applied to train solar cell data is intended to perform the optimization process and get the greatest value for electric power. At the end of this research, study conducted the operation of PV system for processing load appropriate electricity around the clock. Where the system simulation with the analysis of the results within 24 hours. Simulation results showed that the response of the Neural MPPT algorithm was faster than the classical P&O algorithm. Moreover, the average tracking efficiency of the neural network algorithm was higher than the classical P&O algorithm.

في هذا البحث أجريت دراسة نظرية لنظام شمسي يتضمن استخدام مصدر مهم من مصادر الطاقة المتجددة (مصدر الشمس) وربط هذا النظام مع حمل نموذجي (منزل) باستخدام الذكاء الاصطناعي. يشهد العالم ارتفاعا ملحوظا في أسعار الوقود الاحفوري منذ نهاية القرن الماضي وحتى الان، حيث يزداد هذا الارتفاع والتناقص في المخزون يوما بعد يوم. ولهذا فقد اتجهت انظار الباحثين في مجال توليد القدرة الكهربائية الى التوسع في استغلال مصادر الطاقة الغير تقليدية بصورة خاصة مصادر الطاقة الجديدة والمتجددة. تعتبر الطاقة الجديدة والمتجددة من أنواع الطاقة التي لا تنضب بالاستخدام لأنها تعتمد على مصادر طبيعية متجددة .حيث تناولت الدراسة في هذا البحث شرح مفصل عن طاقة الشمس مع التطرق الى أنواع الخلايا الشمسية .النموذج الرياضي يعتبر جزءا مهما من الدراسة التفصيلية الخاصة بالأنظمة الشمسية .كذلك دراسة النماذج الخاصة بنظام الخلايا الضوئية (الشمسية)عن طريق بيئة (الماتلاب/سميولنك)التي هي عبارة عن بيئة برمجية الكترونية تحتوي على العديد من النماذج الخاصة بالأنظمة المتجددة الغرض منها هو اجراء المحاكاة والتحليل للنتائج. نظام الخلايا الشمسية يحتاج الى تطبيق خوارزميات ذكية وذلك نتيجة لعدم استقرار الظروف الخارجية مثل مستوى الاشعاع الشمسي ودرجة الحرارة. لذلك تم تطبيق تقنية الشبكات العصبية التي تعتمد على اجراء التدريب للبيانات الخاصة بنظام الخلايا الشمسية (الفولتية-التيار) الغرض منها هو اجراء عملية التحسين. والحصول على أعظم قيمة للقدرة الكهربائية. في نهاية الدراسة يتم تشغيل نظام الخلايا الشمسية مع اجراء عملية السيطرة على النظام الشمسي من اجل تجهيز الحمل بالطاقة الكهربائية المناسبة على مدار الساعة. حيث تجرى محاكاة للنظام مع تحليل النتائج خلال 24 ساعة. بالمقارنة مع نتائج الابحاث الأخرى تم التحقق من صحة النتائج وأثبتت بانها نتائج دقيق ER -