Maximum power transfer of photovoltaic system

Abstract

In an era where global communities are ardently pursuing sustainable energy solutions, renewable sources, particularly solar energy, including photovoltaic (PV) technology, have emerged as pivotal assets in mitigating the challenges posed by fossil fuels. This research begins by focusing on meticulous PV panel modeling with a special emphasis on photovoltaic systems. It achieves remarkable modeling precision with an average absolute error of 0.123% for the single-diode PV panel and further reduces the error to 0.004% with the double-diode model. The core focus of this study delves into MPPT algorithms, with an examination of their efficiency and effectiveness in maximizing PV panel power output. Four prominent MPPT algorithms—Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), Artificial Neural Network (ANN), and Fuzzy Logic Control (FLC)—are comprehensively analyzed. These findings offer valuable insights into the realm of sustainable energy solutions and underscore the significant potential of MPPT algorithms in optimizing the utilization of solar and photovoltaic energy. Furthermore, the study's robustness is demonstrated through its assessment under various atmospheric conditions, enhancing its relevance and practicality in real-world applications. Key words: Photovoltaic panels, Modeling, Renewable energy, Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms, Single-diode model, double-diode model, Incremental Conductance (INC) method, Perturb and Observe (P&O), Artificial Neural Network (ANN), Fuzzy Logic Control (FLC). Résumé : Dans une ère où les communautés mondiales recherchent activement des solutions énergétiques durables, les sources d'énergie renouvelables, en particulier l'énergie solaire, notamment la technologie photovoltaïque (PV), se sont imposées comme des éléments essentiels pour relever les défis posés par les combustibles fossiles. Cette recherche débute en se concentrant sur la modélisation minutieuse des panneaux photovoltaïques (PV), mettant ainsi en lumière les systèmes photovoltaïques. Elle atteint un niveau remarquable de précision dans la modélisation des panneaux photovoltaïque (PV) à une diode, présentant une erreur absolue moyenne étonnamment basse de 0,123 %. En progressant dans la recherche, l'adoption du modèle à double diode aboutit à une précision accrue de la modélisation, réduisant l'erreur moyenne absolue à seulement 0,004 %. Le coeur de cette étude se penche sur les algorithmes MPPT, en examinant leur efficacité et leur capacité à maximiser la production d'énergie des panneaux solaires photovoltaïques. Quatre algorithmes MPPT de premier plan - Perturb and Observe (P&O), Incrémental Conductance (INC), Réseau de Neurones Artificiels (ANN) et Commande par Logique Floue (FLC) - sont analysés en détail. Ces résultats offrent des connaissances précieuses dans le domaine des solutions énergétiques durables et mettent en évidence le potentiel significatif des algorithmes MPPT pour optimiser l'utilisation de l'énergie solaire et photovoltaïque. De plus, la robustesse de l'étude est démontrée à travers son évaluation dans diverses conditions atmosphériques, renforçant ainsi sa pertinence et son utilité dans des applications réelles.