Nuovo algoritmo basato sulla bio-ispirazione migliora la produzione fotovoltaica in condizioni di parziale ombreggiamento

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Un gruppo di ricerca internazionale ha proposto di utilizzare una versione modificata dell’algoritmo dello sciame di tunicati (TSA) per aiutare gli array fotovoltaici a ottenere un rendimento migliore in condizioni di ombreggiamento parziale. Il TSA è un algoritmo ispirato al metodo di caccia al cibo dei tunicati degli animali marini e cerca di riprodurre il modo in cui gli sciami di tunicati evitano i conflitti tra le aree di ricerca, trovano le soluzioni candidate e infine convergono verso il punto più vantaggioso.

“La TSA prevede due comportamenti per la ricerca di fonti di cibo: la propulsione a getto e l’intelligenza dello sciame. Il comportamento di propulsione a getto avviene soddisfacendo tre condizioni: evitare il conflitto tra gli agenti di ricerca, spostarsi verso la posizione migliore e convergere verso la posizione della soluzione migliore”, hanno spiegato gli scienziati. “Tuttavia, il comportamento dello sciame aggiorna le posizioni degli altri tunicati in base alla migliore soluzione esistente”.

Il TSA modificato (MTSA) funziona controllando il convertitore boost DC-DC ai terminali del campo fotovoltaico, configurando il ciclo di lavoro adatto, ovvero l’accensione e lo spegnimento delle diverse parti del circuito elettrico, in base all’andamento delle ombre. L’obiettivo è ottenere la minore differenza possibile tra il picco globale, ovvero la produzione ottenuta nei test standard, e il picco multi-locale, ovvero la produzione massima che può essere raggiunta in determinate condizioni di ombreggiamento.

I ricercatori hanno utilizzato l’algoritmo in quattro configurazioni di sistemi fotovoltaici con cinque diversi schemi di ombreggiamento. Hanno scoperto che l’MTSA ha ottenuto errori di potenza di 0,0652 W, 0,00026 W, 0,00022 W e 0,000067 W, rispettivamente in diverse condizioni di ombreggiamento. In condizioni di irraggiamento uniforme, ha ottenuto un errore di 0,000047 W.

“È chiaro che l’MTSA proposto è il migliore in tutti i modelli di ombreggiatura studiati”, hanno dichiarato i ricercatori, sottolineando che hanno confrontato le sue prestazioni con quelle di un algoritmo TSA puro e con quelle degli algoritmi TLBO (Teaching Learning Based Optimization), PSO (Particle Swarm Optimization), Coot, CapSA e P&O, tutti comunemente utilizzati nelle applicazioni fotovoltaiche.

“L’MTSA proposto aggiorna le posizioni dei tunicati nella popolazione corrente in base alle posizioni determinate casualmente nella fase di esplorazione”, hanno spiegato. “Di conseguenza, nella fase di comportamento dello sciame, due diversi numeri casuali sono incorporati nell’equazione di aggiornamento del tunicato per fornire soluzioni in diverse posizioni nell’area di ricerca”.

L’algoritmo è presentato nell’articolo “Modified tunicate swarm algorithm-based methodology for enhancing the operation of partially shaded photovoltaic system”, pubblicato sull’Alexandria Engineering Journal. “Il tracker proposto sarà applicato a un sistema fotovoltaico su larga scala nei prossimi lavori per convalidarne la robustezza”, hanno dichiarato gli studiosi, riferendosi alle direzioni future del loro lavoro.

Il gruppo di ricerca comprende scienziati dell’Università Jouf e dell’Università King Fahd di Petrolio e Minerali in Arabia Saudita, oltre che dell’Istituto Tecnologico Superiore in Egitto.

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