DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-10335-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40629005
تاريخ النشر: 2025-07-08
المؤلف: Benabdallah Naima وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات تحسين أنظمة الطاقة الشمسية
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث استراتيجية جديدة لتتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT) لمحوّلات الطاقة الشمسية (PV)، مع معالجة قيود الطرق التقليدية، وخاصة خوارزمية الاضطراب والمراقبة (P&O). تدمج الاستراتيجية المقترحة التحكم التنبؤي بنموذج مجموعة التحكم المحدودة المعدلة (MFCS-MPC) مع خوارزمية P&O التكيفية، مما يعزز جودة الطاقة، والاستقرار، والأداء الديناميكي. توضح الدراسة أن هذا النهج الجديد يقلل بشكل كبير من التشويه التوافقي الكلي (THD) إلى 1.22%، مقارنة بـ 6% مع خوارزمية P&O التقليدية، بينما يحسن أيضًا زمن استجابة التتبع بنسبة 35% ويقلل من الزيادة الزائدة بنسبة 28%. تضمن هذه التحسينات استقرارًا أكبر تحت التغيرات السريعة في الإشعاع الشمسي.
تم التحقق من فعالية استراتيجية MFCS-MPC وP&O التكيفية المدمجة من خلال المحاكاة في MATLAB/Simulink، حيث أظهرت أنها تحافظ على الامتثال لمعايير IEEE-519 وتقلل من خسائر التبديل بنسبة 15% من خلال دالة تكلفة محسّنة. تختتم الورقة بأن هذا النهج المبتكر لتتبع نقطة القدرة القصوى لا يعزز فقط الأداء التشغيلي لأنظمة الطاقة الشمسية، بل يحمل أيضًا إمكانية التطبيق في قطاعات الطاقة المتجددة الأخرى، مثل طاقة الرياح والمركبات الكهربائية. ستتضمن الأعمال المستقبلية التحقق التجريبي باستخدام dSPACE 1104 ودمج تقنيات المنطق الضبابي لتحسين موثوقية وأداء استراتيجية MPPT بشكل أكبر.
النتائج
تقيّم نتائج المحاكاة المقدمة في هذا القسم أداء استراتيجية التحكم المقترحة لتتبع نقطة القدرة القصوى (MPPT) باستخدام إطار عمل MATLAB/Simulink. يتم تفصيل المعلمات الرئيسية، بما في ذلك المحول، والشبكة، وخصائص مصفوفة الطاقة الشمسية (PV) في الجدول 3، مما يضمن نتائج عالية الدقة وتقارب ديناميكي سريع. تستخدم المحاكاة حجم خطوة طاقة قدره $5 \times 10^{-6}$ s ووقت أخذ عينات للتحكم قدره $2 \times 10^{-5}$ s، مع توقيت MPPT متماشيًا مع نافذة قدرها $4 \times 10$ لتقييم الأداء الشامل.
تخضع استراتيجية MPPT المقترحة للاختبار بدقة مقابل الطرق التقليدية من خلال سيناريوهات متنوعة. تشمل هذه الاختبارات اختبار تغير بيئي ديناميكي، والذي يقيم تسليم الطاقة تحت ظروف تغير الإشعاع الشمسي ودرجات الحرارة؛ واختبار القوة الذي يقيم استقرار النظام وأداء التتبع خلال التقلبات السريعة في الإشعاع الشمسي؛ واختبار انخفاض تردد التبديل لتحليل تأثير تقليل تردد التبديل على الكفاءة والاستقرار؛ واختبار الاتصال بالشبكة الذي يركز على التزامن وأداء جودة الطاقة. تؤكد النتائج فعالية ومتانة نهج التحكم المقترح في ظروف التشغيل الواقعية.
المناقشة
في قسم المناقشة من الورقة، يقوم المؤلفون بتقييم نقدي لمختلف استراتيجيات التحكم الحالية لأنظمة الطاقة الشمسية (PV)، مع تسليط الضوء على قيودها من حيث زمن الاستجابة والتشويه التوافقي الكلي (THD). من الجدير بالذكر أنه بينما تعزز السيطرة الخلفية التكاملية (IBC) والتحكم بالوضع الانزلاقي الضبابي (SMC) الاستقرار وجودة الطاقة (PQ)، فإنها تتطلب ضبطًا معقدًا وتكون صعبة التنفيذ في السيناريوهات الزمنية الحقيقية. تظهر طرق أخرى، مثل التحكم التنبؤي بالنموذج (MPC) ومجموعة متنوعة من خوارزميات التحسين، وعدًا في تحسين الأداء ولكن غالبًا ما تعاني من متطلبات حسابية عالية وعدم كفاية التكيف مع الظروف البيئية الديناميكية. يؤكد المؤلفون أن العديد من هذه الأساليب، على الرغم من مزاياها النظرية، تواجه صعوبات في التنفيذ العملي، خاصة في ظروف الإشعاع المتقلبة والأحمال.
تهدف المنهجية المقترحة، التي تدمج تقنية التحكم التنبؤي بنموذج التحكم الانزلاقي الضبابي المعدل (FSC-MPC) مع خوارزمية الاضطراب والمراقبة (P&O) التكيفية، إلى معالجة هذه القصور. يتميز هذا النهج الجديد ببساطته وكفاءته وقدرته على التكيف، مما يسمح بتحسين التحكم في التيار والجهد في الوقت الحقيقي في كل من أنظمة الطاقة الشمسية المتصلة بالشبكة والمستقلة. يؤكد المؤلفون أن تكوين النظام المقترح لا يعزز فقط الاستجابة الديناميكية ودقة التتبع، بل يحسن أيضًا جودة الطاقة بشكل كبير، مما يجعله حلاً قابلاً للتطبيق لتلبية احتياجات الطاقة الحديثة مع المساهمة في الاستدامة البيئية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-10335-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40629005
Publication Date: 2025-07-08
Author(s): Benabdallah Naima et al.
Primary Topic: Photovoltaic System Optimization Techniques
Overview
The research paper presents a novel maximum power point tracking (MPPT) strategy for photovoltaic (PV) inverters, addressing the limitations of conventional methods, particularly the perturb and observe (P&O) algorithm. The proposed strategy integrates modified finite control set model predictive control (MFCS-MPC) with an adaptive P&O algorithm, enhancing power quality, stability, and dynamic performance. The study demonstrates that this new approach significantly reduces total harmonic distortion (THD) to 1.22%, compared to 6% with the conventional P&O algorithm, while also improving tracking response time by 35% and reducing overshoot by 28%. These improvements ensure greater stability under rapid changes in solar radiation.
The effectiveness of the combined MFCS-MPC and adaptive P&O strategy was validated through simulations in MATLAB/Simulink, where it was shown to maintain compliance with IEEE-519 standards and reduce switching losses by 15% through an optimized cost function. The paper concludes that this innovative MPPT approach not only enhances the operational performance of PV systems but also holds potential applicability in other renewable energy sectors, such as wind energy and electric vehicles. Future work will involve experimental validation using dSPACE 1104 and the integration of fuzzy logic techniques to further improve the reliability and performance of the MPPT strategy.
Results
The simulation results presented in this section evaluate the performance of the proposed Maximum Power Point Tracking (MPPT) control strategy using a MATLAB/Simulink framework. Key parameters, including converter, grid, and photovoltaic (PV) array characteristics, are detailed in Table 3, ensuring high-fidelity results and rapid dynamic convergence. The simulation employs a power step size of $5 \times 10^{-6}$ s and a control sampling time of $2 \times 10^{-5}$ s, with MPPT timing aligned to a window of $4 \times 10$ for comprehensive performance assessment.
The proposed MPPT strategy is rigorously tested against traditional methods through various scenarios. These include a dynamic environmental variation test, which assesses power delivery under changing solar irradiance and temperature conditions; a robustness test that evaluates system stability and tracking performance during rapid fluctuations in solar irradiance; a switching frequency drop test to analyze the impact of reduced switching frequency on efficiency and stability; and a grid connection test focusing on synchronization and power quality performance. The results confirm the effectiveness and robustness of the proposed control approach in realistic operational conditions.
Discussion
In the discussion section of the paper, the authors critically evaluate various existing control strategies for photovoltaic (PV) systems, highlighting their limitations in terms of response time and total harmonic distortion (THD). Notably, while integral backstepping control (IBC) and fuzzy sliding mode control (SMC) enhance stability and power quality (PQ), they require complex tuning and are challenging to implement in real-time scenarios. Other methods, such as model predictive control (MPC) and various optimization algorithms, show promise in improving performance but often suffer from high computational demands and inadequate adaptability to dynamic environmental conditions. The authors emphasize that many of these approaches, despite their theoretical advantages, struggle with practical implementation, particularly in fluctuating irradiance and load conditions.
The proposed methodology, integrating a modified fuzzy sliding control model predictive control (FSC-MPC) technique with an adaptive perturb and observe (P&O) algorithm, aims to address these shortcomings. This novel approach is characterized by its simplicity, efficiency, and adaptability, allowing for real-time optimization of current and voltage control in both grid-connected and standalone PV systems. The authors assert that their proposed system configuration not only enhances the dynamic response and tracking accuracy but also significantly improves PQ, making it a viable solution for modern energy demands while contributing to environmental sustainability.