În ultimii ani, sistemele de energie fotovoltaică (PV) s-au extins considerabil datorită progreselor tehnologice și scăderii treptate a costurilor de instalare și întreținere. Conform literaturii, numeroase tehnici de urmărire a punctului de putere maximă (MPPT) au fost propuse pentru a permite sistemelor PV să funcționeze la punctul lor de putere maximă (MPP). Cu toate acestea, în condiții de mediu complexe, cum ar fi umbrirea parțială, caracteristicile PV devin mai complexe, prezentând mai multe maxime locale în loc de un singur maxim global, iar metodele convenționale MPPT eșuează adesea în identificarea punctului de putere maximă global (GMPP) în astfel de situații. Pentru a îmbunătăți extracția MPPT și a crește acuratețea urmăririi MPP în sistemele PV, propunem în această lucrare două abordări diferite bazate pe optimizare, și anume tehnica Perturb and Observe (P&O) și algoritmul Particle Swarm Optimization (PSO). În acest context, prin evaluarea ambelor abordări în diverse condiții de umbrire parțială, utilizăm MATLAB/Simulink pentru a evalua și compara eficiența acestora.
In recent years, photovoltaic (PV) energy systems have been largely expanded, thanks to advances in technology, the gradual decrease whether in installation or maintenance costs. According to the literature, Numerous maximum power point tracking (MPPT) techniques have been proposed to enable PV systems to operate at their MPP. However, under complex environmental conditions such as partial shading, PV characteristics become more complex, exhibiting multiple local maxima instead of a single global maximum. Conventional MPPT methods often fail to identify the global maximum power point (GMPP) in such scenarios. In order to improve MPPT extraction and to increase accuracy of the MPP tracking in PV systems, we propose in the present work two different optimization-based approaches namely, the Perturb and Observe (P&O) and Particle Swarm Optimization (PSO) technique. In this context, by assessing both approaches under various partial shading conditions, we use MATLAB/Simulink to evaluate and compare their effectiveness.
