تحكم MPPT تكيفي لانتقالات موثوقة بين التشغيل المتصل بالشبكة والمعزول في شبكات الطاقة الشمسية مع بطاريات

طاقة شمسية أذكى لموثوقية يومية

مع تركيب المنازل والشركات والمجتمعات لألواح سقفية ومزارع شمسية أكثر، يصبح الحفاظ على إضاءة المنازل عند مرور الغيوم — أو عند فشل الشبكة الرئيسية — تحديًا حقيقيًا. تستكشف هذه الدراسة كيفية جعل أنظمة الشمس مع البطاريات تتصرف أكثر كمحطة طاقة مستقرة ومضبوطة بدقة، تتكيف تلقائيًا مع ضوء الشمس والطلب وانقطاع الشبكة حتى يحظى المستخدمون بكهرباء موثوقة وعالية الجودة.

لماذا تحتاج الطاقة الشمسية إلى عقل وليس فقط إلى ألواح

الألواح الشمسية نظيفة وبأسعار متزايدة في المتناول، لكنها أيضًا متقلبة: تنتقل قوتها مع تغير ضوء الشمس ودرجة الحرارة. لاستخراج أقصى طاقة منها، تقوم وحدات التحكم الإلكترونية بالبحث المستمر عن «نقطة الحلاوة» من الجهد والتيار لكل لوح، المعروفة بنقطة القدرة القصوى. طرق البحث التقليدية بسيطة لكنها تميل إلى التجاوز والتذبذب، مما يهدر الطاقة وتستجيب ببطء عندما يعبر سحابة فجأة. في نفس الوقت، يجب على الشبكات الصغيرة الحديثة — التي تجمع بين الألواح الشمسية والبطاريات والأحمال المحلية — أن تقرر، لحظة بلحظة، مقدار الطاقة القادمة من الشمس، ومقدارها من البطارية، ومقدارها من الشبكة الرئيسية أو إليها، وكل ذلك مع الحفاظ على جهد وتردد محليين ثابتين.

شبكة شمسية هجينة تحت المجهر

يدرس المؤلفون مزرعة شمسية بقدرة ميغاواط واحد مرتبطة ببطارية ليثيوم أيون كبيرة في شبكة تيار متناوب صغيرة. يتصل الحقل الشمسي عبر محول DC‑DC «تعزيزي» ومحول ثلاثي الأطوار إلى حافّة AC مشتركة تخدم الأحمال وتربط بالشبكة الرئيسية. تتصل البطارية عبر محول ثنائي الاتجاه خاص بها بحيث يمكنها كلتا العمليتين: امتصاص وتوريد الطاقة. ميزة مركزية في الإعداد هي متحكم تكيفي يمكنه العمل في وضعين رئيسيين. عندما تكون الشبكة الصغيرة متصلة بشبكة المرافق الأوسع، يتيح متحكم تدفق القدرة (PQ) للشبكة ضبط الجهد والتردد. وعندما تعمل الشبكة الصغيرة في وضع العزل — تعمل بذاتها أثناء خطأ أو فصل مخطط — يتولى متحكم التدرج (droop) في وحدة البطارية القيادة، مشكلاً الجهد والتردد بينما يشارك الطاقة بين الشمس والتخزين.

تعليم النظام لملاحقة أقصى قدرة شمسية

لتحسين كيفية إيجاد المزرعة الشمسية لنقطة القدرة القصوى ومتابعتها، يجمع الباحثون بين شكلين من أشكال الذكاء الاصطناعي. تتعلّم شبكة عصبية صناعية (ANN) من البيانات كيف يجب تعديل جهد اللوح لمستويات مختلفة من ضوء الشمس ودرجة الحرارة. تقوم خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) — المستوحاة بشكل فضفاض من طريقة بحث القطعان أو الأسراب عن الغذاء — بضبط الأوزان الداخلية لتلك الشبكة العصبية بحيث تتعلم بسرعة وتتجنب الحلول الضعيفة. تتنبأ الشبكة العصبية المدربة بأفضل جهد تشغيل؛ ويصبح هذا مرجعًا للمحوّل، الذي يدفع الألواح نحو تلك النقطة. في محاكاة تعتمد على 1000 حالة طقس مولّدة عشوائيًا، قلّل الاقتران ANN–PSO الخطأ في السلوك المتعلم وتوصّل إلى إعدادات جيدة في بضع مئات فقط من خطوات التدريب.

الحفاظ على استقرار الإضاءة أثناء انقطاعات الشبكة وظلال السحب

الاختبار الحقيقي يأتي عندما تواجه الشبكة الصغيرة تغيرات فجائية في ضوء الشمس أو الحمل أو اتصال الشبكة. باستخدام نماذج MATLAB/Simulink التفصيلية، يقارن المؤلفون طريقتهم ANN–PSO مع ثلاث استراتيجيات تتبع معروفة أخرى. تحت مزيج من شمس ساطعة، وانخفاض في الحمولة، ثم انخفاضات حادة في ضوء الشمس، أسرّت وحدة التحكم ANN–PSO دومًا بالمزيد من الطاقة الشمسية المتاحة، بكفاءات تتبع تقارب 98% وتموج طاقة صغير جدًا. في الوقت نفسه، حافظ التحكم المنسق PQ–droop على جهد التيار المتناوب في الشبكة الصغيرة قريبًا من هدفه البالغ 420 فولت وحافظ على التردد ضمن النافذة الضيقة التي توصي بها معايير الربط. عندما تم تحويل النظام عمدًا من التشغيل المتصل بالشبكة إلى التشغيل المعزول ثم العودة مرة أخرى، قامت وحدة إعادة المزامنة بمزامنة الطور والتردد قبل إعادة الاتصال، متجنبة التشوهات الحادة في الجهد والتيارات الدافعة التي قد تتلف المعدات.

ماذا يعني هذا لمجتمعات شمسية مستقبلية

من منظور غير متخصص، النتيجة الرئيسية هي إعداد شمسية‑مع‑بطارية يتصرف بسلاسة وتنبؤ أكبر بكثير. من خلال منح الشبكة الصغيرة «عقل» معزز بالذكاء الاصطناعي يبحث بكفاءة عن أقصى طاقة شمسية ويدير عملية الانتقال بين الشبكة والتخزين المحلي، تجعل هذه المقاربة تشغيل الأحياء أو الحرمات أو المنشآت البعيدة اعتمادًا كبيرًا على الطاقة الشمسية أسهل دون وميض أو انقطاعات مفاجئة. عمليًا، يعني هذا استخدامًا أفضل لكل شعاع شمس، وعمرًا أطول للمعدات، وطاقة محلية أكثر مرونة — مكونات أساسية لتحقيق أهداف الطاقة النظيفة والبنية التحتية الذكية.

الاستشهاد: Siddaraj, U., Yaragatti, U.R., Paragonda, L.R.S. et al. Adaptive MPPT control for reliable transitions between grid connected and islanded operations in PV battery microgrids. Sci Rep 16, 7613 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38300-5

الكلمات المفتاحية: شبكة طاقة شمسية صغيرة, تتبع نقطة القدرة القصوى, تخزين طاقة البطاريات, تحكم بالذكاء الاصطناعي, تكامل الشبكة