(untitled) (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2022)
La caractéristique puissance-tension des systèmes photovoltaïques (PV) fonctionnant dans des conditions d’ombrage partiel (PSC) présente plusieurs points de puissance maximum locaux (MPP). Les méthodes conventionnelles de suivi du point de puissance maximale (MPPT) sont efficaces dans des conditions d’irradiance solaire uniformes. De plus, la puissance des systèmes PV peut être diminuée par la fluctuation aléatoire, l’oscillation et la vitesse lente de leur suivi de puissance. Pour surmonter ces problèmes, une nouvelle méthode combinée basée sur la métaheuristique Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) et Model Predictive Controller (MPC) est proposée. Une série de simulations expérimentales ont été réalisées sur différents cas pour évaluer les performances de la méthode proposée et pour mieux préciser notre contribution, une étude comparative avec la méthode traditionnelle perturb and observe (P&O), PSO-based MPC (PSO-MPC), La méthode d’optimisation des essaims de particules (PSO) et l’algorithme d’optimisation des sauterelles (GOA) ont été mis en œuvre. Les résultats montrent que la méthode proposée surpasse de manière significative les méthodes concurrentes telles que PSO, PSO-MPC et GOA en ce qui concerne le temps de suivi, l’efficacité de conversion de puissance et les oscillations de la puissance de sortie PV.