DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-98619-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40281064
تاريخ النشر: 2025-04-25
المؤلف: Njimboh Henry Alombah وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات تحسين أنظمة الطاقة الشمسية
نظرة عامة
يتناول البحث التحديات التي تطرحها ظروف التظليل الجزئي (PSC) في أنظمة الطاقة الشمسية (PV)، والتي تعقد تتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT) بسبب وجود عدة قمم محلية في منحنى القدرة-الجهد (P-V). للتغلب على ذلك، يقترح المؤلفون إطار عمل تحويل القمة المتعددة إلى قمة واحدة (MSMPPT) الذي يعزز خوارزميات MPPT التقليدية، مثل الاضطراب والمراقبة (P&O) والتوصيل المتزايد (INC)، مما يمكنها من تحديد نقطة القدرة القصوى العالمية (GMPP) بفعالية دون الحاجة إلى تعديلات هيكلية على نظام الطاقة الشمسية. يعمل MSMPPT على مرحلتين: أولاً، يقوم بتقدير حدود الجهد المثلى ديناميكيًا لتقليل مساحة البحث عن GMPP إلى أقل من 10% من نطاق P-V الأصلي، وثانيًا، ينظم بنشاط جهد التشغيل للحفاظ على التشغيل ضمن هذه المنطقة المحسنة، مما يحول منحنى القمة المتعددة إلى ملف قمة واحدة.
تظهر خوارزميات MSMPP-P&O وMSMPP-INC المقترحة تحسينات كبيرة، حيث تحقق سرعات تتبع أسرع بنسبة 50% وتحافظ على كفاءة ثابتة قريبة من الكمال تحت ظروف التظليل الثابت، مع تقليل خسائر الطاقة إلى أقل من 2%. في سيناريوهات التظليل الديناميكي، يظهر إطار عمل MSMPPT متانة، حيث يتكبد خسارة صافية تقل عن 1.5 واط مقارنة بأكثر من 30 واط للطرق التقليدية. تعزز قدرة الإطار على القضاء على الاهتزازات ومخاطر النقاط الساخنة مع الحفاظ على بساطة الخوارزمية الأداء في بيئات التظليل المعقدة. تم التحقق من فعالية MSMPPT عبر مجموعة متنوعة من ملفات التظليل القياسية، مما يثبت أنه حل فعال من حيث التكلفة وقابل للتوسع يجسر الفجوة بين بساطة MPPT التقليدية والقدرة على الصمود أمام التظليل الجزئي، وبالتالي تحسين موثوقية أنظمة الطاقة الشمسية. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية استكشاف ميزات تقليل خسائر الطاقة لـ MSMPP، وتحسين معلمة التنظيم، وإمكانية التكامل مع خوارزميات التحسين الحالية لأنظمة الطاقة الشمسية على نطاق واسع.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الحاجة الملحة للانتقال من الوقود الأحفوري إلى مصادر الطاقة المتجددة (REs) بسبب نقص الطاقة المستمر والتوترات الجيوسياسية. هذا التحول ضروري لتلبية الطلبات المعاصرة على الطاقة مع الالتزام بأهداف الاستدامة. كان نمو مصادر الطاقة المتجددة كبيرًا، حيث تم تسجيل قدرة تبلغ 3,683 جيجاوات في عام 2021، مدفوعًا بشكل أساسي بالطاقة المائية وطاقة الرياح والطاقة الشمسية. ومن الجدير بالذكر أنه بينما شهدت الطاقة المائية زيادات كبيرة في القدرة، تشير التوقعات إلى أن طاقة الرياح والطاقة الشمسية ستسيطران على توليد الطاقة في المستقبل، مع توقع أن تلبي الطاقة الشمسية 25% من احتياجات الكهرباء العالمية بحلول عام 2050.
لتحقيق هذه الأهداف الطموحة، وخاصة لأنظمة الطاقة الشمسية الكهروضوئية (PV)، هناك حاجة لزيادة قدرة تصل إلى ستة أضعاف خلال العقد المقبل. يتم السعي لتحسين كفاءة الطاقة الشمسية من خلال مواد وتقنيات متقدمة، بالإضافة إلى أنظمة تتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT). تعتبر هذه الأنظمة ضرورية لتحسين التقاط الطاقة تحت ظروف بيئية متغيرة، حيث يمكن أن تحسن كفاءة الطاقة الشمسية بنسبة تصل إلى 30%. تعكس تعقيدات استهداف نقطة القدرة القصوى العالمية (GMPP) تحت ظروف الإشعاع غير المتجانس أهمية استراتيجيات MPPT الفعالة في زيادة إنتاج الطاقة من أنظمة الطاقة الشمسية.
النتائج
تظهر نتائج الدراسة فعالية خوارزميات تتبع نقطة القدرة القصوى الثابتة (MSMPP) المطورة، وبشكل خاص MSMPP-P&O وMSMPP-INC، في تحسين استخراج الطاقة من أنظمة الطاقة الشمسية (PV) تحت ظروف التظليل الجزئي المختلفة. أظهرت المحاكاة التي أجريت في MATLAB أن هذه الخوارزميات تتفوق بشكل كبير على الطرق التقليدية مثل الاضطراب والمراقبة (P&O) والتوصيل المتزايد (INC). حققت خوارزميات MSMPP سرعة تتبع تقارب ضعف سرعة الطرق التقليدية، حيث تلاقت مع نقطة القدرة القصوى العالمية (GMPP) في 64 مللي ثانية لـ MSMPP-P&O و68 مللي ثانية لـ MSMPP-INC، مقارنة بـ 122 مللي ثانية و114 مللي ثانية لـ P&O وINC، على التوالي. كما أظهرت خوارزميات MSMPP كفاءة متفوقة، حيث تجاوزت كفاءات التتبع 99.7% مع اهتزازات ثابتة ضئيلة، خاصة في السيناريوهات ذات أنماط التظليل المعقدة.
تسلط الدراسة الضوء أيضًا على أهمية معلمات الاضطراب، $\Delta d$ و$\lambda_d$، في تحسين أداء هيكل MSMPP. حافظت الخوارزميات على وقت تقدير ثابت قدره 1 مللي ثانية لمناطق الجهد المثلى، مما ساهم في تقاربها السريع. في المقابل، واجهت الخوارزميات التقليدية خسائر كبيرة في الطاقة، خاصة تحت ظروف التظليل المتغيرة، حيث سجلت P&O وINC خسائر تظليل تصل إلى 41.83 واط، بينما عانت خوارزميات MSMPP من خسائر ضئيلة، مما يبرز متانتها في البيئات الديناميكية. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن إطار عمل MSMPP هو نهج واعد لتعزيز كفاءة حصاد الطاقة في أنظمة الطاقة الشمسية المعرضة للتظليل الجزئي.
المناقشة
في قسم المناقشة من البحث، يستعرض المؤلفون مجموعة من خوارزميات تتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT)، مشيرين إلى فعاليتها وقيودها، خاصة تحت ظروف التظليل الجزئي (PSC). تُلاحظ الخوارزميات التقليدية مثل الاضطراب والمراقبة (P&O) والتوصيل المتزايد (INC) لبساطتها لكنها تكافح مع الكفاءة في سيناريوهات PSC، وغالبًا ما تتعثر عند نقاط القدرة القصوى المحلية (LMPPs). على الرغم من العديد من التعديلات التي تهدف إلى تحسين أدائها، تظل هذه الخوارزميات غير كافية في بيئات PSC، مما يؤدي إلى الاهتزازات وسرعات التتبع البطيئة.
يقترح المؤلفون حلاً جديدًا يسمى هيكل تحويل القمة المتعددة إلى قمة واحدة (MSMPP)، والذي يهدف إلى تبسيط عملية التتبع من خلال تحويل منحنى P-V المعقد لنظام الطاقة الشمسية (PV) المظلل جزئيًا إلى منحنى قمة واحدة. يسمح هذا النهج للخوارزميات التقليدية بالعمل بفعالية دون تعديلات كبيرة، مما يحافظ على بساطتها وموثوقيتها. يقلل إطار عمل MSMPP مساحة البحث إلى أقل من 10% من المنطقة الأصلية، مما يعزز بشكل كبير أداء التتبع. يقدم البحث تنفيذ هذا الهيكل ضمن نظام طاقة شمسية مستقل، مما يظهر قدرته على تقليل خسائر الطاقة بكفاءة بسبب PSC مع ضمان تتبع سريع لنقطة القدرة القصوى العالمية (GMPP). تشير النتائج إلى أن هذا النهج الجديد يمكن أن يجسر الفجوة بين تعقيد الخوارزمية والجدوى العملية في أنظمة MPPT.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-98619-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40281064
Publication Date: 2025-04-25
Author(s): Njimboh Henry Alombah et al.
Primary Topic: Photovoltaic System Optimization Techniques
Overview
The research paper addresses the challenges posed by partial shading conditions (PSC) in photovoltaic (PV) systems, which complicate maximum power point tracking (MPPT) due to the presence of multiple local maxima in the power-voltage (P-V) curve. To overcome this, the authors propose a Multi-Peak to Single-Peak Conversion (MSMPPT) framework that enhances conventional MPPT algorithms, such as Perturb & Observe (P&O) and Incremental Conductance (INC), enabling them to effectively locate the global maximum power point (GMPP) without requiring structural modifications to the PV system. The MSMPPT operates in two stages: first, it dynamically estimates optimal voltage boundaries to limit the search space for the GMPP to less than 10% of the original P-V range, and second, it actively regulates the operating voltage to maintain operation within this optimized zone, effectively transforming the multi-peak curve into a single-peak profile.
The proposed MSMPP-P&O and MSMPP-INC algorithms demonstrate significant improvements, achieving 50% faster tracking speeds and maintaining near-perfect steady-state efficiency under static shading conditions, with power losses reduced to below 2%. In dynamic shading scenarios, the MSMPPT framework exhibits robustness, incurring less than 1.5 W of net loss compared to over 30 W for conventional methods. The framework’s ability to eliminate oscillations and hotspot risks while retaining algorithmic simplicity enhances performance in complex shading environments. The effectiveness of the MSMPPT has been validated across various benchmark shading profiles, establishing it as a cost-effective and scalable solution that bridges the gap between conventional MPPT simplicity and resilience to partial shading, thus improving the reliability of PV systems. Future research directions include further exploration of the MSMPP’s power loss mitigation features, optimization of the regulation parameter, and potential integration with existing optimization algorithms for large-scale solar energy systems.
Introduction
The introduction highlights the urgent need for a transition from fossil fuels to renewable energies (REs) due to ongoing energy scarcity and geopolitical tensions. This shift is essential for meeting contemporary energy demands while adhering to sustainability goals. The growth of REs has been significant, with a recorded capacity of 3,683 GW in 2021, primarily driven by hydro, wind, and solar energy. Notably, while hydro energy has seen substantial capacity increases, projections indicate that wind and solar will dominate future energy generation, with solar expected to fulfill 25% of global electricity needs by 2050.
To achieve these ambitious targets, particularly for solar photovoltaic (PV) systems, a six-fold increase in capacity is necessary over the next decade. Enhancements in PV efficiency are being pursued through advanced materials and technologies, as well as maximum power point tracking (MPPT) systems. These systems are crucial for optimizing energy capture under varying environmental conditions, as they can improve PV efficiency by up to 30%. The complexity of targeting the global maximum power point (GMPP) under non-uniform irradiation conditions underscores the importance of effective MPPT strategies in maximizing energy output from PV systems.
Results
The results of the study demonstrate the effectiveness of the developed Maximum Steady-State Maximum Power Point Tracking (MSMPP) algorithms, specifically MSMPP-P&O and MSMPP-INC, in optimizing power extraction from photovoltaic (PV) systems under various partial shading conditions. Simulations conducted in MATLAB revealed that these algorithms significantly outperform traditional Perturb and Observe (P&O) and Incremental Conductance (INC) methods. The MSMPP algorithms achieved a tracking speed approximately twice that of the conventional methods, converging to the global maximum power point (GMPP) in 64 ms for MSMPP-P&O and 68 ms for MSMPP-INC, compared to 122 ms and 114 ms for P&O and INC, respectively. The MSMPP algorithms also exhibited superior efficiency, with tracking efficiencies exceeding 99.7% and minimal steady-state oscillations, particularly in scenarios with complex shading patterns.
The study further highlights the importance of the perturbation parameters, $\Delta d$ and $\lambda_d$, in optimizing the performance of the MSMPP structure. The algorithms maintained a consistent estimation time of 1 ms for the optimum voltage regions, which contributed to their rapid convergence. In contrast, traditional algorithms struggled with significant power losses, particularly under varying shading conditions, with the P&O and INC recording shading losses of up to 41.83 W, while the MSMPP algorithms experienced negligible losses, underscoring their robustness in dynamic environments. Overall, the findings indicate that the MSMPP framework is a promising approach for enhancing power harvesting efficiency in PV systems subjected to partial shading.
Discussion
In the discussion section of the research paper, the authors review various maximum power point tracking (MPPT) algorithms, highlighting their effectiveness and limitations, particularly under partial shading conditions (PSC). Conventional algorithms like Perturb and Observe (P&O) and Incremental Conductance (INC) are noted for their simplicity but struggle with efficiency in PSC scenarios, often getting trapped at local maximum power points (LMPPs). Despite numerous modifications aimed at improving their performance, these algorithms remain inadequate in PSC environments, leading to oscillations and slow tracking speeds.
The authors propose a novel solution termed the Multiple-to-Single MPP (MSMPP) conversion structure, which aims to simplify the tracking process by transforming the complex P-V curve of a partially shaded photovoltaic (PV) system into a single MPP curve. This approach allows conventional algorithms to operate effectively without significant modifications, thereby maintaining their simplicity and reliability. The MSMPP framework reduces the search space to less than 10% of the original area, significantly enhancing tracking performance. The paper presents the implementation of this structure within a standalone PV system, demonstrating its capability to efficiently mitigate power losses due to PSC while ensuring rapid tracking of the global maximum power point (GMPP). The findings suggest that this new approach could bridge the gap between algorithm complexity and practical feasibility in MPPT systems.