Estrazione dei parametri elettrici dei moduli fotovoltaici mediante ottimizzatore di colibrì artificiale

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 9240 (2023) Citare questo articolo

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L'estrazione dei parametri dei modelli PV è un problema di ottimizzazione non lineare e multi-modello. Tuttavia, è essenziale stimare correttamente i parametri delle unità fotovoltaiche a causa del loro impatto sull’efficienza del sistema fotovoltaico in termini di potenza e produzione di corrente. Di conseguenza, questo studio introduce una tecnica del colibrì artificiale (AHT) sviluppata per generare i migliori valori dei parametri non specificati di queste unità fotovoltaiche. L'AHT imita le abilità di volo uniche dei colibrì e i metodi di foraggiamento in natura. L'AHT viene confrontato con numerose tecniche ispirate di recente, tra cui l'ottimizzatore dello sciame di tonno, l'ottimizzatore dell'avvoltoio africano, l'ottimizzatore basato sullo studio dell'apprendimento e altre recenti tecniche di ottimizzazione. Gli studi statistici e i risultati sperimentali mostrano che AHT supera gli altri metodi nell'estrazione dei parametri di vari modelli PV di STM6-40/36, KC200GT e PWP 201 policristallino. Le prestazioni dell'AHT vengono valutate utilizzando la scheda tecnica fornita dal produttore. Per evidenziare la dominanza dell'AHT, le sue prestazioni vengono confrontate con quelle di altre tecniche concorrenti. I risultati della simulazione dimostrano che l'algoritmo AHT presenta tempi di elaborazione rapidi e convergenza costante, oltre a mantenere un elevato livello di precisione nella soluzione offerta.

L’energia solare è una tecnologia rinnovabile promettente grazie alla sua sensibilità ambientale e alle numerose forniture. Prosegue lo sviluppo di sistemi solari fotovoltaici (PV), che incoraggia l'uso efficace di questi sistemi nella generazione di energia elettrica per soddisfare il fabbisogno energetico1. Inoltre, ci sono diversi inconvenienti nelle prestazioni dei sistemi fotovoltaici, come l’insufficiente produttività dei pannelli fotovoltaici e la divulgazione diretta dei pannelli agli elementi2. Di conseguenza, determinare l’efficienza realistica dei sistemi fotovoltaici è fondamentale per pianificare, controllare e simulare in modo efficiente i moduli fotovoltaici. Per raggiungere questo obiettivo, viene utilizzato il modello pratico basato sui campioni di corrente e tensione raccolti ai terminali del modulo. È possibile stabilire i parametri PV e costruirne il modello con l'aiuto della rappresentazione matematica.

In letteratura, molti ricercatori hanno sviluppato una varietà di modelli PV, tra cui il modello a diodo singolo (SDM) e il modello a doppio diodo (DDM). Inoltre, le prestazioni del modello FV dipendono da parametri interni non identificati. A causa del degrado, dell’invecchiamento e degli stati di funzionamento imprevedibili, mantenere costanti tutti i parametri sconosciuti e valutarli è impegnativo. Progettare, stimare, simulare e ottimizzare i moduli fotovoltaici è impossibile senza stabilirne i parametri elettrici. Di conseguenza, si sta studiando l'efficacia dei metodi di ottimizzazione dello sciame per quantificare i parametri del sistema fotovoltaico3. Gli approcci analitici4 creano ipotesi semplificate o approssimazioni particolari ignorando l'accuratezza compromettente. Tuttavia, questo modello analitico è stato semplificato ignorando l'effetto delle resistenze in parallelo e in serie nel calcolo della corrente e della tensione relative alla massima potenza in uscita. In5, il metodo del moltiplicatore di Lagrange (LMM) è stato proposto per SDM/DDM per ottimizzare la potenza erogata dai moduli fotovoltaici a celle solari. In 6, le informazioni cruciali sono state ricavate dalla scheda tecnica del produttore in cui è stato creato un requisito limite per uno stato di tensione zero utilizzando la derivata prima della potenza. Inoltre, in7, sono state illustrate quattro posizioni casuali sulla curva I-V e le loro pendenze per estrarre analiticamente i parametri SDM senza approssimazione o semplificazione. Tuttavia, tale approccio analitico è limitato agli scenari di test convenzionali. Che ha molti calcoli e fallisce quando cambiano8.

D'altro canto, sono stati presentati approcci numerici che includono algoritmi deterministici e metaeuristici. Valori iniziali imprecisi potrebbero portare a valori ottimali locali nel metodo deterministico, così come il modello reale trova difficile soddisfare i limiti dell'equazione della funzione obiettivo9. Al contrario, i metodi metaeuristici forniscono un approccio efficace e semplice per determinare i parametri del modello PV. Di conseguenza, il tema dell'estrazione dei parametri è stato affrontato con lo studio di metodi metaeuristici. Sono state condotte miriadi di ricerche utilizzando l'evoluzione differenziale (DE)10,11 per affrontare il problema dell'identificazione dei parametri con il modello PV. In12, per SDM e DDM è stato proposto un DE comparabile contenente un processo di apprendimento invertito, strategie multi-popolazione e una strategia di mutazione. Per prevedere le caratteristiche della cella fotovoltaica della cella solare RTC France e del Photowatt-PWM201, sono stati eseguiti due metodi semplici e privi di metafore, Rao-2 e Rao-313. L'ottimizzatore delle truppe Gorilla14, l'algoritmo di ottimizzazione della muffa melmosa15 e l'algoritmo di ottimizzazione della cavalletta migliorato (IGOA)16 sono stati sviluppati per i sistemi fotovoltaici elettricamente solari. Nel 17, l'ottimizzazione degli Harris Hawks è stata integrata con i crossover Nelder-Mead simplex e (orizzontali e verticali) e implementata su KC200GT, SM55 e ST40 inclusi DDM e SDM. Inoltre, l'algoritmo JAYA è stato modificato utilizzando la mappa caotica in18 e combinato con una strategia di apprendimento basata sul processo dell'avversario d'élite in19 per estrarre l'estrazione del parametro PV.