DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-96247-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40274881
تاريخ النشر: 2025-04-24
المؤلف: Mohammed Hamouda Ali وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات تحسين أنظمة الطاقة الشمسية
نظرة عامة
تسلط ورقة البحث الضوء على الحصة المتزايدة من الطاقة المتجددة في مشهد الطاقة العالمي، حيث تتصدر الطاقة الشمسية (PV) في توسيع القدرة بسبب سهولة الوصول إليها، وأمانها، وفوائدها البيئية. ومع ذلك، فإن قيود كفاءة خلايا الطاقة الشمسية، جنبًا إلى جنب مع خصائص الحمل المتغيرة وظروف الطقس، تتطلب تنفيذ استراتيجيات تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) لتحسين إنتاج الطاقة من أنظمة الطاقة الشمسية. تركز هذه الدراسة على نمذجة وتطوير تقنيات MPPT المختلفة، وتصنيفها إلى ثلاث مجموعات رئيسية: الذكاء الاصطناعي (AI)، والطرق الميتاهيرستية، والطرق التقليدية.
من بين التقنيات المقترحة، تشمل الطرق التقليدية الاضطراب والمراقبة (P&O) والتوصيل التدريجي (INC)، بينما تمثل تحسين سرب الجسيمات (PSO) النهج الميتاهيرستي. تشمل طرق الذكاء الاصطناعي الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والتحكم المنطقي الضبابي (FLC). تقوم الورقة بتقييم كل تقنية بشكل نقدي بناءً على سرعة التتبع، وتعقيد الخوارزمية، والقدرة على التكيف مع الظروف البيئية المتغيرة. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم أطر اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM)، وتحديدًا عملية التحليل الهرمي (AHP) وطرق وزن CRITIC، جنبًا إلى جنب مع طريقة تصنيف VIKOR، لتقييم وترتيب طرق MPPT من حيث الفعالية والجدوى الاقتصادية. تشير النتائج إلى أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تحقق كفاءة تتبع تقارب 99%، متفوقة على الطرق الأخرى من حيث السرعة والكفاءة.
طرق
في هذا القسم، يناقش المؤلفون تنفيذ طرق التحكم في تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) لوحدات الطاقة الشمسية (PV)، والتي تعتبر ضرورية لتحسين استخراج الطاقة تحت ظروف جوية متغيرة. تحتوي كل وحدة طاقة شمسية على نقطة طاقة قصوى (MPP) مميزة، وتستخدم خوارزميات MPPT، التي تُفرض من خلال المحولات الإلكترونية، لتعزيز كفاءة أنظمة الطاقة الشمسية. تعمل هذه الخوارزميات عن طريق أخذ عينات منتظمة لمختلف معلمات وحدات الطاقة الشمسية وضبط نسبة العمل للمحول DC، مما يغير بشكل فعال المقاومة المدركة لتحقيق أقصى إنتاج للطاقة. يتم تنفيذ الطرق باستخدام برنامج MATLAB، ويتم توضيح أساسياتها في الأقسام التالية.
لتقييم أداء طرق MPPT السبع المقترحة تحت ظروف بيئية مختلفة، يستخدم المؤلفون تقنيات اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM). يتضمن ذلك حساب الأوزان لكل طريقة بناءً على معايير مثل الطاقة القصوى، والطاقة الدنيا، ووقت الاستقرار، والتجاوز، والتقلب. ثم يتم استخدام طريقة VIKOR لترتيب طرق MPPT، مما يسهل تحديد وتوصية بأكثر الطرق فعالية لتعظيم استخراج الطاقة من وحدات الطاقة الشمسية.
نتائج
في هذا القسم، يقدم المؤلفون نتائج تحليلهم المقارن لمختلف تقنيات تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) مقابل طريقة تعديل عرض النبضة (PWM). تم إجراء الدراسة باستخدام برنامج MATLAB على جهاز كمبيوتر عالي الأداء، مع التركيز على ثلاث دراسات حالة متميزة: (1) تأثير تغيرات درجة الحرارة عند إشعاع ثابت قدره 1000 واط/م²، (2) تأثير تغير الإشعاع عند درجة حرارة ثابتة قدرها 25 درجة مئوية، و(3) التغيرات المتزامنة في كل من درجة الحرارة والإشعاع.
تم تقييم سبع تقنيات مختلفة لـ MPPT، بما في ذلك PWM مع وحدة تحكم تناسبية-تكاملية (PI)، والاضطراب والمراقبة (P&O)، والتوصيل التدريجي (INC)، وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، والتحكم المنطقي الضبابي (FLC). بعد تنفيذ هذه التقنيات، تم استخدام طريقة اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM) لترتيب وتحديد التقنية الأكثر فعالية بناءً على المعلمات المراقبة مثل الجهد، والتيار، والطاقة خلال التغيرات في درجة الحرارة والإشعاع. تم تفصيل إعدادات المعلمات للخوارزميات في الجدول 5، مما يوفر نظرة شاملة على المنهجيات المستخدمة في الدراسة.
نقاش
يسلط قسم النقاش في ورقة البحث الضوء على الدور الحاسم لأنظمة الطاقة الشمسية (PV) في مواجهة التحديات البيئية الناجمة عن الاعتماد على الوقود الأحفوري، الذي يمثل أكثر من 80% من إنتاج الطاقة ويساهم بشكل كبير في الاحتباس الحراري وتغير المناخ. توفر الطاقة الشمسية، كمصدر متجدد، بديلاً مستدامًا، مع إمكانية تزويد حوالي 11% من الطاقة العالمية بحلول عام 2050 مع تقليل انبعاثات CO2 بشكل كبير. تؤكد الورقة على أهمية وحدات التحكم في الشحن الفعالة، وخاصة تتبع نقطة الطاقة القصوى (MPPT) ووحدات التحكم في تعديل عرض النبضة (PWM)، في تحسين استخراج الطاقة من أنظمة الطاقة الشمسية تحت ظروف بيئية متغيرة.
يستكشف المؤلفون منهجيات MPPT المختلفة، بما في ذلك الخوارزميات التقليدية مثل الاضطراب والمراقبة (P&O) والتوصيل التدريجي (INC)، بالإضافة إلى التقنيات المتقدمة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) والنهج الميتاهيرستي. بينما تُستخدم الطرق التقليدية على نطاق واسع بسبب بساطتها، فإنها تواجه قيودًا في الظروف المتغيرة بسرعة. تناقش الورقة مزايا الطرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل التحكم المنطقي الضبابي (FLC) والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، التي تقدم تحسينًا في القدرة على التكيف والكفاءة. يقترح المؤلفون نهجًا هجينًا يجمع بين ANN وFLC لتعزيز أداء MPPT، مع معالجة التحديات المتعلقة ببيانات التدريب وتعقيد النظام. بشكل عام، تسهم الورقة في تحسين أنظمة الطاقة الشمسية من خلال مقارنة والتحقق من استراتيجيات MPPT المختلفة، بهدف تحسين كفاءة الطاقة وموثوقية النظام في تطبيقات الطاقة الشمسية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-96247-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40274881
Publication Date: 2025-04-24
Author(s): Mohammed Hamouda Ali et al.
Primary Topic: Photovoltaic System Optimization Techniques
Overview
The research paper highlights the increasing share of renewable energy in the global energy landscape, with solar photovoltaics (PVs) leading in capacity expansion due to their accessibility, safety, and environmental benefits. However, the efficiency limitations of photovoltaic cells, along with variable load characteristics and weather conditions, necessitate the implementation of maximum power point tracking (MPPT) strategies to optimize energy output from PV systems. This study focuses on modeling and developing various MPPT techniques, categorizing them into three main groups: artificial intelligence (AI), metaheuristic, and conventional methods.
Among the proposed techniques, the conventional methods include perturb & observe (P&O) and incremental conductance (INC), while particle swarm optimization (PSO) represents the metaheuristic approach. AI methods encompass artificial neural networks (ANN) and fuzzy logic control (FLC). The paper critically evaluates each technique based on tracking speed, algorithm complexity, and adaptability to varying environmental conditions. Additionally, it employs multi-criteria decision-making (MCDM) frameworks, specifically the Analytic Hierarchy Process (AHP) and CRITIC weighting methods, alongside the VIKOR ranking method, to assess and rank the MPPT methods in terms of effectiveness and economic viability. The findings indicate that AI techniques achieve a tracking efficiency of nearly 99%, outperforming other methods in both speed and efficiency.
Methods
In this section, the authors discuss the implementation of Maximum Power Point Tracking (MPPT) controller methods for photovoltaic (PV) modules, which are essential for optimizing power extraction under varying atmospheric conditions. Each PV module has a distinct Maximum Power Point (MPP), and MPPT algorithms, enforced through electronic converters, are employed to enhance the efficiency of PV systems. These algorithms operate by regularly sampling various parameters of the PV modules and adjusting the duty ratio of the DC converter, effectively altering the perceived impedance to achieve maximum power output. The methods are implemented using MATLAB software, and their fundamentals are elaborated upon in subsequent sections.
To evaluate the performance of the proposed seven MPPT methods under different environmental conditions, the authors apply Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques. This involves calculating weights for each method based on criteria such as maximum power, minimum power, settling time, overshoot, and ripple. The VIKOR method is then utilized to rank the MPPT methods, facilitating the identification and recommendation of the most effective approach for maximizing power extraction from PV modules.
Results
In this section, the authors present the results of their comparative analysis of various Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques against the Pulse Width Modulation (PWM) method. The study was conducted using MATLAB software on a high-performance PC, focusing on three distinct case studies: (1) the effect of temperature changes at a constant irradiance of 1000 W/m², (2) the impact of varying irradiance at a constant temperature of 25 °C, and (3) simultaneous variations in both temperature and irradiance.
Seven different MPPT techniques were evaluated, including PWM with a Proportional-Integral (PI) controller, Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Neural Networks (ANN), and Fuzzy Logic Control (FLC). Following the implementation of these techniques, a Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) method was employed to rank and identify the most effective technique based on monitored parameters such as voltage, current, and power during the variations in temperature and irradiance. The parameter settings for the algorithms are detailed in Table 5, providing a comprehensive overview of the methodologies used in the study.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the critical role of photovoltaic (PV) systems in addressing environmental challenges posed by fossil fuel reliance, which accounts for over 80% of energy production and contributes significantly to global warming and climate change. Solar energy, as a renewable resource, offers a sustainable alternative, with the potential to supply approximately 11% of global power by 2050 while significantly reducing CO2 emissions. The paper emphasizes the importance of efficient charge controllers, particularly Maximum Power Point Tracking (MPPT) and Pulse Width Modulation (PWM) controllers, in optimizing energy extraction from PV systems under varying environmental conditions.
The authors explore various MPPT methodologies, including traditional algorithms like Perturb and Observe (P&O) and Incremental Conductance (INC), as well as advanced techniques utilizing artificial intelligence (AI) and metaheuristic approaches. While traditional methods are widely used due to their simplicity, they face limitations in rapidly changing conditions. The paper discusses the advantages of AI-based methods, such as Fuzzy Logic Control (FLC) and Artificial Neural Networks (ANN), which offer improved adaptability and efficiency. The authors propose a hybrid approach combining ANN and FLC to enhance MPPT performance, addressing challenges related to training data and system complexity. Overall, the paper contributes to the optimization of PV systems by comparing and validating various MPPT strategies, ultimately aiming to improve energy efficiency and system reliability in solar energy applications.