DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-35176-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41507379
تاريخ النشر: 2026-01-08
المؤلف: Abdelkarim Ballouti وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات تحسين أنظمة الطاقة الشمسية
نظرة عامة
تناقش هذه القسم تطوير وتقييم طريقة STHVO (تحسين المتغيرات الزمنية العشوائية) ، وهي خوارزمية تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) مستوحاة من الطبيعة تهدف إلى تعزيز كفاءة واستقرار أنظمة ضخ المياه الكهروضوئية. تعتبر هذه الأنظمة حيوية لتوفير المياه المستدامة في المناطق النائية ولكنها غالبًا ما تواجه تحديات في الأداء بسبب تقلبات الظروف الشمسية. توازن خوارزمية STHVO، المستوحاة من ديناميات الافتراس الطبيعية، بين التقارب السريع، والصلابة، والأداء المتسق في البيئات المتغيرة.
تم التحقق من فعالية STHVO من خلال محاكاة شاملة باستخدام MATLAB/Simulink، حيث تفوقت على طرق MPPT التقليدية مثل التوصيل التدريجي (INC) وخوارزميات مستعمرة النحل الاصطناعية المعدلة (ABC). تحت ظروف الاختبار القياسية، حققت STHVO وقت استجابة ملحوظ قدره 0.19 ثانية وكفاءة بلغت 98.92%. تم إثبات صلابتها بشكل أكبر باستخدام بيانات الإشعاع الحقيقية من منطقة بني حديفة، التي تتميز بتقلبات شمسية كبيرة بسبب التضاريس الجبلية. حافظت الخوارزمية على إنتاج طاقة مستقرة ودعمت التشغيل الموثوق لمحركات التحريض والمضخات الطرد المركزي، مما يضمن توصيل المياه بشكل فعال في السيناريوهات المتصلة بالشبكة. تشير النتائج إلى أن STHVO لا تعزز فقط أداء أنظمة ضخ المياه الكهروضوئية ولكنها تقدم أيضًا مرونة لتطبيقات أوسع.
مقدمة
في المقدمة، يتم التأكيد على ضرورة الانتقال إلى مصادر الطاقة المستدامة، مع تسليط الضوء على الحاجة الملحة لبدائل أنظف في ضوء تغير المناخ، وتناقص احتياطيات الوقود الأحفوري، وزيادة انبعاثات غازات الدفيئة. تم تحديد الطاقة الشمسية كخيار قابل للتطبيق بشكل خاص بسبب وفرتها، وسهولة الوصول إليها، وتأثيرها البيئي الضئيل. على وجه التحديد، تُلاحظ أنظمة ضخ المياه الكهروضوئية لفعاليتها في توفير حلول إمداد المياه المستدامة في المناطق الريفية والنائية، تلبي احتياجات الزراعة، والثروة الحيوانية، والاستخدامات المنزلية.
تقدم هذه الأنظمة التي تعمل بالطاقة الشمسية ميزة كبيرة على المضخات التقليدية التي تعمل بالديزل من خلال تقليل الاعتماد على الوقود، والأضرار البيئية، وتكاليف التشغيل على المدى الطويل. ومع ذلك، فإن كفاءتها تعتمد على حصاد الطاقة الأمثل من الألواح الشمسية، والتي يمكن أن تتأثر بظروف ضوء الشمس المتغيرة والتظليل. تشير الأبحاث الحديثة إلى أن تنفيذ وحدات تحكم ذكية لتتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) يمكن أن يعزز أداء هذه الأنظمة، مما يعالج التحديات التي تطرحها الظروف الشمسية المتقلبة.
نقاش
في هذا القسم، يتركز النقاش حول التقدم والتحديات في تقنيات تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) للأنظمة الكهروضوئية، خاصة تحت ظروف التظليل الجزئي والإشعاع المتقلب. تُلاحظ الطرق التقليدية مثل الاضطراب والمراقبة (P&O) والتوصيل التدريجي (INC) لبساطتها ولكنها غالبًا ما تكون غير فعالة في البيئات المتغيرة بسرعة بسبب بطء أوقات الاستجابة والتذبذبات حول نقطة الطاقة القصوى. بالمقابل، أظهرت الأساليب الهجينة الأحدث، بما في ذلك تلك المعتمدة على تقنيات التحسين الميتاهيرستية مثل تحسين الذئب الرمادي (GWO) وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، أداءً محسّنًا في دقة التتبع والاستجابة الديناميكية. تستفيد هذه الطرق من الظواهر الطبيعية لتعزيز القدرة على التكيف وسرعة التقارب، خاصة في الظروف الشمسية غير المتوقعة.
تقدم الورقة طريقة جديدة مستوحاة من الطبيعة للتحسين، تُسمى STHVO (تحسين الأفعى ذات الذيل العنكبوتي)، والتي تهدف إلى تعزيز كفاءة MPPT في أنظمة ضخ المياه الكهروضوئية. تظهر الاختبارات الشاملة تحت سيناريوهات إشعاع مختلفة أن STHVO تتفوق على التقنيات التقليدية، حيث توفر تتبعًا أسرع واستقرارًا أكبر في إنتاج الطاقة. تصميم الخوارزمية يحاكي استراتيجية الصيد الكامنة للـ Pseudocerastes urarachnoides، مما يسمح لها باستكشاف واستغلال مساحة البحث لنقاط التشغيل المثلى بشكل فعال. تشير النتائج إلى أن STHVO لا تحسن فقط استخراج الطاقة ولكنها تضمن أيضًا صلابة النظام تحت الظروف الواقعية، مما يمهد الطريق للبحث المستقبلي في استراتيجيات MPPT الأكثر تكيفًا وكفاءة.
القيود
تنشأ قيود الدراسة الحالية من اعتمادها على التقييمات المستندة إلى المحاكاة، حيث لم تبدأ المرحلة التجريبية بعد. يتطلب تطوير منصة ضخ مياه شمسية متكاملة بالكامل، والتي تشمل مصدر الطاقة الكهروضوئية (PV)، ومرحلة معالجة الطاقة، ومحرك القيادة، والحمل الهيدروليكي، تحضيرًا واسع النطاق، ومعايرة، والتحقق. تمثل هذه الإعداد التجريبي مرحلة متميزة من المشروع، تتطلب جاهزية تقنية، وتنسيق المعدات، وفحوصات السلامة. وبالتالي، تؤكد الأعمال الحالية على النمذجة العددية كخطوة تمهيدية حاسمة، مع التخطيط لتنفيذ الأجهزة في مرحلة لاحقة.
على الرغم من التقييم الشامل لاستراتيجية تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) المعتمدة على STHVO من خلال محاكاة MATLAB/Simulink، لا تزال هناك عدة قيود. لا يمكن لبيئة المحاكاة، على الرغم من كونها شاملة، أن تعيد إنتاج عدم المثالية في العالم الحقيقي مثل ضوضاء التبديل، وعدم دقة المستشعرات، والتداخل الكهرومغناطيسي، وتغيرات المعلمات المعتمدة على درجة الحرارة، والتي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على السلوك الكهربائي والميكانيكي لنظام PV وأداء وحدة التحكم في السيناريوهات العملية. بالإضافة إلى ذلك، فإن الديناميات غير الخطية المتأصلة في التفاعلات بين المحول DC-DC، ومحرك التحريض، ومضخة الطرد المركزي تطرح تحديات للتقليد الدقيق، حيث يمكن أن تؤدي عوامل مثل الخسائر الهيدروليكية، والانتقالات عند بدء التشغيل، والتغيرات في رأس المضخة إلى تغيير ظروف التشغيل وتأثير كفاءة MPPT. يزيد التنفيذ في الوقت الحقيقي من تعقيد الأمور، حيث قد تؤثر القيود المتعلقة بقدرات المعالجة، ودقة المحول التناظري إلى الرقمي (ADC)، وضوضاء التكميم، والاهتزاز الزمني سلبًا على أداء النظام عند نشره على الأجهزة المدمجة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-35176-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41507379
Publication Date: 2026-01-08
Author(s): Abdelkarim Ballouti et al.
Primary Topic: Photovoltaic System Optimization Techniques
Overview
This section discusses the development and evaluation of the STHVO (Stochastic Time-Horizon Variable Optimization) method, a bio-inspired Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithm aimed at enhancing the efficiency and stability of photovoltaic pumping systems. These systems are crucial for sustainable water supply in remote areas but often face performance challenges due to fluctuating solar conditions. The STHVO algorithm, inspired by natural predation dynamics, strikes a balance between rapid convergence, robustness, and consistent performance in variable environments.
The effectiveness of STHVO was validated through comprehensive MATLAB/Simulink simulations, where it outperformed traditional MPPT methods such as Incremental Conductance (INC) and modified Artificial Bee Colony (ABC) algorithms. Under standard test conditions, STHVO achieved a remarkable response time of 0.19 seconds and an efficiency of 98.92%. Its robustness was further demonstrated using real irradiance data from the Bni Hadifa region, characterized by significant solar variability due to mountainous terrain. The algorithm maintained stable power output and supported reliable operation of induction motors and centrifugal pumps, ensuring effective water delivery in grid-connected scenarios. The findings suggest that STHVO not only enhances the performance of photovoltaic pumping systems but also offers flexibility for broader applications.
Introduction
In the introduction, the necessity for a transition to sustainable energy sources is emphasized, highlighting the urgent need for cleaner alternatives in light of climate change, dwindling fossil fuel reserves, and increasing greenhouse gas emissions. Solar power is identified as a particularly viable option due to its abundance, accessibility, and minimal environmental impact. Specifically, photovoltaic water pumping systems are noted for their effectiveness in providing sustainable water supply solutions in rural and remote areas, serving agricultural, livestock, and domestic needs.
These solar-powered systems offer a significant advantage over traditional diesel pumps by reducing fuel dependency, environmental harm, and long-term operational costs. However, their efficiency is contingent upon optimal energy harvesting from solar panels, which can be compromised by variable sunlight conditions and shading. Recent research indicates that the implementation of intelligent Maximum Power Point Tracking (MPPT) controllers can enhance the performance of these systems, addressing the challenges posed by fluctuating solar conditions.
Discussion
In this section, the discussion centers on the advancements and challenges in Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques for photovoltaic systems, particularly under partial shading and fluctuating irradiance conditions. Traditional methods like Perturb and Observe (P&O) and Incremental Conductance (INC) are noted for their simplicity but are often ineffective in rapidly changing environments due to slow response times and oscillations around the peak power point. In contrast, newer hybrid approaches, including those based on metaheuristic optimization techniques such as Grey Wolf Optimization (GWO) and Particle Swarm Optimization (PSO), have shown improved performance in tracking precision and dynamic response. These methods leverage natural phenomena to enhance adaptability and convergence speed, particularly in unpredictable solar conditions.
The paper introduces a novel bio-inspired optimization method, termed STHVO (Spider-Tailed Horned Viper Optimization), which is designed to enhance MPPT efficiency in photovoltaic water pumping systems. Extensive testing under various irradiance scenarios demonstrates that STHVO outperforms conventional techniques, providing faster tracking and greater stability in power output. The algorithm’s design mimics the ambush hunting strategy of the Pseudocerastes urarachnoides, allowing it to effectively explore and exploit the search space for optimal operating points. The findings suggest that STHVO not only improves power extraction but also ensures system robustness under real-world conditions, paving the way for future research into more adaptive and efficient MPPT strategies.
Limitations
The limitations of the current study stem from its reliance on simulation-based assessments, as the experimental phase has yet to commence. The development of a fully integrated solar water-pumping platform, which includes the photovoltaic (PV) source, power conditioning stage, motor drive, and hydraulic load, necessitates extensive preparation, calibration, and validation. This experimental setup represents a distinct phase of the project, requiring technical readiness, equipment coordination, and safety checks. Consequently, the present work emphasizes numerical modeling as a crucial preliminary step, with hardware implementation planned for a later stage.
Despite the thorough evaluation of the proposed STHVO-based Maximum Power Point Tracking (MPPT) strategy through MATLAB/Simulink simulations, several limitations persist. The simulation environment, while comprehensive, cannot entirely replicate real-world non-idealities such as switching noise, sensor inaccuracies, electromagnetic interference, and temperature-dependent parameter variations, all of which could significantly impact the electrical and mechanical behavior of the PV system and the controller’s performance in practical scenarios. Additionally, the nonlinear dynamics inherent in the interactions between the DC-DC converter, induction motor, and centrifugal pump pose challenges for accurate simulation, as factors like hydraulic losses, startup transients, and variations in pump head can alter operating conditions and affect MPPT efficiency. Real-time implementation further complicates matters, as constraints related to processing capabilities, analog-to-digital converter (ADC) resolution, quantization noise, and timing jitter may adversely influence system performance when deployed on embedded hardware.