Identification des paramètres de la cellule photovoltaïque

Identification des paramètres des modèles de cellules photovoltaïques à l'aide d'une approche exploratoire améliorée basée sur des chaînes de salpes

L'intégration de systèmes photovoltaïques (PVS) dans les futurs systèmes électriques devient un choix plus attrayant.

Ainsi, les études liées au fonctionnement des PVS ont suscité un immense intérêt. En particulier, la recherche sur l'identification des paramètres du modèle de cellule PV reste un domaine agile en raison de la non-linéarité des caractéristiques de la cellule PV et de sa large dépendance aux conditions météorologiques du niveau d'irradiation et de la température.

Cet article propose un algorithme OLMSSA (Opposition-based Learning Modified Salp Swarm Algorithm) pour l'identification précise des paramètres du modèle à deux diodes du circuit électrique équivalent de la cellule / module PV. Six algorithmes métaheuristiques, dont l'algorithme de base SSA récemment publié, utilisé avec le modèle PV de test de référence de la double diode, et un module PV pratique, sont utilisés pour évaluer les performances de l'OLMSSA.

Les résultats expérimentaux et l'étude comparative approfondie démontrent clairement que l'OLMSSA est très compétitif et même significativement meilleur que les résultats rapportés de la majorité des méthodes d'identification de paramètres récemment développées.