Neural fuzzy networks for optimal MPPT control in PV powered ac loads
Other Title(s)
الشبكات العصبية ضبابي لمكافحة MPPT الأمثل في الكهروضوئية الأحمال بدعم التيار المتردد
Parallel Title
الشبكات العصبية ضبابي لمكافحة MPPT الأمثل في الكهروضوئية الأحمال بدعم التيار المتردد
Joint Authors
Source
Arab Journal of Basic and Applied Sciences
Issue
Vol. 1, Issue 0 (31 Dec. 2005), pp.1-6, 6 p.
Publisher
University of Bahrain College of Science
Publication Date
2005-12-31
Country of Publication
Bahrain
No. of Pages
6
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
تعتبر الطاقات المتجددة في تطور مستمر من الناحية التقنية و الاقتصادية، و يمكنها في بعض الأحيان تعويض مصادر الطاقات الأخرى.
انعكس هذا التطور في الحياة العملية من خلال العدد الهائل من التطبيقات لأجل تلبية الطلبات الطاقوية.
في هذا البحث تم استعمال تقنية جديدة من تقنيات الذكاء الاصطناعي من اجل رفع مردود نظام طاقوي مصدره الطاقة الشمسية.
هذه التقنية ضمت الشبكات العصبية المعروفة بسعة التعميم و المنطق الغامض الذي يترجم ذكاء الإنسان في حل المسائل.
لقد قدمت هذه التقنية نتائج ناجحة جدا في استخلاص الطاقة القصوى التي يمكن إنتاجها من خلال مولد الطاقة الشمسية و لقد تم صنع النظام التجريبي (في مختبر الالكترونيات الطاقوية و الطاقة الشمسية بجامعة محمد بوضياف بوهران) من اجل تأكيد النتائج النظرية المتحصل عليها من خلال الكمبيوتر.
Abstract EN
Renewable energies are being more popular and viewed in some cases as a viable alternative to conventional sources of energy.
A great number of renewable based applications have been developed to satisfy energy demand in different fields.
This paper deals with the application of artificial intelligence in photovoltaic powered AC loads.
Neural fuzzy networks are applied in order to optimize the energy produced by photovoltaic generators (PVG) and successfully improving the maximum power point tracking (MPPT) control.
Simulation and experimental results will be given to demonstrate the efficiency and performance of the proposed control system.
American Psychological Association (APA)
Della, K. M.& Midoun, A.. 2005. Neural fuzzy networks for optimal MPPT control in PV powered ac loads. Arab Journal of Basic and Applied Sciences،Vol. 1, no. 0, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-64185
Modern Language Association (MLA)
Della, K. M.& Midoun, A.. Neural fuzzy networks for optimal MPPT control in PV powered ac loads. Arab Journal of Basic and Applied Sciences Vol. 1 (Nov. 2005), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-64185
American Medical Association (AMA)
Della, K. M.& Midoun, A.. Neural fuzzy networks for optimal MPPT control in PV powered ac loads. Arab Journal of Basic and Applied Sciences. 2005. Vol. 1, no. 0, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-64185
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 5
Record ID
BIM-64185
