Implementing Neural Network of MPPT for Photovoltaics System Using MATLAB Software
Researcher(s):
Rashed M Marimi
Mahmud Sasi
Institution:
University of Zawia, Department of Electrical and Electronic Engineering, Az-Zawia, Libya
Field:
Electrical, electronic and communication engineering
Published in:
37th volume - July 2025
الملخص
يتناول هذا البحث طريقة ذكية لتحسين كفاءة الألواح الشمسية بقدرة (100 واط) من خلال تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs). تعتمد الطريقة على تعديل إشارة PWM التي تتحكم في محول (DC-DC) لتحقيق أقصى طاقة تحت تغيرات الإشعاع الشمسي ودرجة الحرارة. أشارت النتائج إلى أن نموذج الشبكة العصبية كان ناجحًا، بمعدل دقة بلغ 85%، ومعدل استرجاع بلغ 82%، ودرجة f1 بلغت 81%، مما يدل على نجاح النموذج. أشارت النتائج أيضًا إلى أن نتائج المحاكاة أظهرت كفاءة عالية في تتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT)، حيث وصلت الكفاءة إلى أكثر من 97% في جميع الحالات.........
الكلمات المفتاحية:....... الطاقة الشمسية، الألواح الشمسية، الشبكات العصبية، نقطة القدرة القصوى (MPPT)، إشارة PWM، وتحسين الكفاءة.
Abstract
This research addresses a smart method for improving the efficiency of 100-watt solar panels by tracking maximum power point (MPPT) using artificial neural networks (ANNs). The method relies on modifying the PWM signal controlling the DC-DC converter to achieve maximum power under changes in solar radiation and temperature. The results indicated that the neural network model was successful, with an accuracy rate of 85%, a recall rate of 82%, and an f1-score of 81%, indicating the success of the model. The results also indicated that the simulation results demonstrated high efficiency in tracking maximum power point (MPPT), reaching an efficiency of more than 97% in all cases................
Keywords:............. Solar energy, solar panels, neural networks, maximum power point (MPPT), PWM signal, and efficiency improvement.
