COMPARAISON ENTRE PLUSIEURS MÉTHODES D'IDENTIFICATION DES PARAMÈTRES PHOTOVOLTAÏQUES (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2025)
Les énergies renouvelables, en particulier le photovoltaïque, constituent une solution prometteuse pour lutter contre l'épuisement des combustibles fossiles. À l'aide de modèles à diode unique et à double diode, la modélisation des cellules solaires permet de prédire le comportement des modules photovoltaïques dans diverses conditions environnementales, ce qui rend indispensable l'extraction précise des paramètres. Dans cet article, nous proposons une analyse comparative approfondie des différentes méthodes d'identification des paramètres photovoltaïques, notamment les moindres carrés non linéaires, plusieurs algorithmes méta-heuristiques tels que l'algorithme génétique (GA), l'optimisation par essaim particulaire (PSO) et leurs versions combinées à des équations explicites (PSOX, GAX), ainsi que l'optimisation par colonie de fourmis en domaine continu (ACOR). Les performances de ces méthodes sont évaluées à l'aide de données expérimentales issues d'un panneau photovoltaïque polycristallin SY-M80W. Sur la base du modèle à diode unique, les cinq paramètres inconnus, à savoir les courants photovoltaïques (Iph), les courants de saturation (Is), la résistance en série (Rs), la résistance en parallèle (Rsh) et le facteur d'idéalité (A), peuvent être déterminés. L'objectif est de déterminer la méthode la plus efficace en termes de précision, de vitesse de convergence et de robustesse, afin d'orienter le choix des techniques d'extraction afin d'améliorer l'efficacité et la fiabilité des systèmes photovoltaïques.
Keywords: Identification; Intelligence artificielle (IA); Photovoltaïque (PV); Méta-heuristique; Moindres carrés; Essaim particulaire; Algorithme génétique