نموذج جديد لمتتبع مرتكز على الشبكات العصبونية الصنعية والمنطق العائم لتتبع الحمل لنظام طاقة كهروكيميائي مع مبدل جهد مستمر - imane dilaneh (Tishreen University, 2022)
يقدم هذا البحث منهجية جديدة لتحسين كفاءة أداء نظام طاقة كهروكيميائي نوع خلايا الوقود ذات غشاء تبادل البروتونات (Proton Exchange Membrane Fuel Cells, PEMFC)،  باستخدام نموذج جديد لمتتبع مرتكز على استخدام الشبكات العصبونية الصنعية (Artificial Neural Networks, ANN)، والمنطق العائمFL)  Fuzzy logic,)، لتتبع تغيرات الحمل (Load following). يهدف استخدام المتتبع العصبوني العائم المقترح، إلى تحقيق التشغيل الأمثل لنظام الطاقة، وذلك بتزويد الحمل بالطاقة الكهربائية المطلوبة بالدقة العالية وبالسرعة الفائقة المتلائمة مع سرعة تغيرات الحمل، مع تحقيق الاستهلاك الأمثل للوقود المستخدم في عمليات التحويل الكهروكيميائي للطاقة، وتحسين قيمة عامل كفاءة التحويل الكهروكيميائي للطاقة، والتقليل من ضياعات الطاقة.  في هذا السياق، يتشكل نموذج المتتبع المقترح في البحث، من نموذجين الأول عصبوني والآخر عائم يعملان على التسلسل. حيث يعمل النموذج العصبوني المقترح، على تقدير تيار التشغيل المطلوب استجراره من نظام PEMFC (ANN Current  Estimator, IFC_ANN )، بما يتناسب مع متطلبات الحمل اللحظية. بينما يعمل المتحكم العائم المقترح (Proposed Fuzzy Logic Controller, PFLC)، على تحقيق عمل نظام PEMFC عند تيار التشغيل IFC_ANN، بتحديد التغيرات المناسبة لنسبة التشغيل المستخدمة لضبط دورة عمل مبدل الجهد لتتبع الحمل. أظهرت نتائج المحاكاة لتتبع الحمل لنظام PEMFC المنجزة في بيئة Matlab/Simulink، أن المتتبع العصبوني-العائم (ANN-PFLC) المقترح يحقق الأداء الأمثل للنظام، مقارنة مع استخدام نماذج أخرى مرجعية ومقارنة مع حالة الاقتران المباشر بدون متتبع وبدون مبدل جهد.