تطوير نموذج جديد لمتتبع (عصبوني-عائم) لنظم الطاقة الكهروضوئية مرتكز على تقنية توتر الدارة المفتوحة مع مبدل رافع الجهد المستمر - Iman Dilaneh (Tishreen University, 2021)
يقدم البحث منهجية جديدة لتطوير متتبع مرتكز على استخدام تقنيات الذكاء الصنعي كالشبكات العصبونية الصنعية (Artificial Neural Networks, ANN)  والمنطق العائم (Fuzzy logic, FL) لتتبع نقطة الاستطاعة العظمى (Maximum Power Point Tracker, MPPT) لنظم الطاقة الكهروضوئية (Photovoltaic System,PV). يتحقق عمل المتتبع العصبوني-العائم المقترح عبر مرحلتين متتابعتين. يتم في المرحلة الأولى، تقدير توتر التشغيل الأمثل (Voltage of Maximum Power Point, VMPP) لنظامPV  باستخدام نموذج مطور لمقدر توتر عصبوني (VMPP ANN Estimator, VMPP-ANNE)، بالاعتماد على استخدام تقنية توتر الدارة المفتوحة للحصول على قاعدة البيانات اللازمة لتدريب الشبكة العصبونية المشكلة لنموذج المقدر العصبوني. أما في المرحلة الثانية، يتم تحديد قيمة نسبة التشغيل المناسبة، باستخدام نموذج مطور لمتحكم عائم DFLC) Developed Fuzzy logic Controller,). حيث يشكل الخطأ في التوتر وتغيره متغيرات الدخل للمتحكم العائم DFLC، والمستخدم لتحديد نسبة التشغيل المناسبة المستخدمة للتحكم في دورة عمل مبدل رافع الجهد المستمر. بالتالي، يمتاز المتتبع العصبوني-العائم MPPT-ANN-DFLC المقترح، بالأداء العال في تتبع نقطة MPP، لارتكازه من جهة على استخدام الشبكات العصبونية التي تمتاز بدقتها العالية وسرعتها الفائقة في تحديد التوترVMPP. من جهة أخرى، يرتكز المتتبع المقترح، على استخدام المنطق العائم الذي يساهم في تحسين الأداء الديناميكي للمتحكم DFLC. أظهرت نتائج المحاكاة المنجزة في بيئة Matlab/Simulink، الأداء الأفضل للمتتبع MPPT-ANN-DFLC المقترح، مقارنة مع استخدام عدة نماذج أخرى لمتتبعات مرجعية.