تحسين تتبُّع نقطة القدرة العظمى باستخدام خوارزمية تحسُّن فرس النهر للنظام الكهروضوئي المتصل بالشبكة

لماذا تهم كفاءة توليد الطاقة الشمسية أكثر

مع انتشار الألواح الشمسية على الأسطح وفي المزارع الشمسية، يبقى تحدٍ مزمن: نادرًا ما تعمل هذه الألواح في أقصى كفاءة ممكنة. السحب، وتغير درجات الحرارة، وحتى طريقة توصيل الألواح قد تمنعها من إنتاج كل الطاقة الممكنة. تستعرض هذه الورقة طريقة جديدة لاستخلاص مزيد من الكهرباء القابلة للاستخدام من محطة شمسية متصلة بالشبكة عبر استعارة أفكار من مصدر غير متوقع—سلوك فرس النهر—محولةً سلوكيات مستوحاة من الحيوانات إلى حسابات تزيد قدرة الشبكة النظيفة.

الاستفادة القصوى من ضوء الشمس

الألواح الشمسية لا تنتج الطاقة بطريقة بسيطة وخطية. لكل مزيج من الإشعاع الشمسي ودرجة الحرارة هناك "نقطة مثلى" واحدة حيث يسلم اللوح أقصى قدرة. العثور على هذه النقطة والحفاظ عليها يُسمى تتبُّع نقطة القدرة العظمى (MPPT). تعمل طرق MPPT التقليدية بشكل مقبول، لكنها قد تكون بطيئة في الاستجابة عندما تتحرك السحب بسرعة أو تتقلب درجات الحرارة، ما يتسبب في خسائر في الطاقة. يركِّز المؤلفون على تقنية شائعة تسمى التوصيل التدريجي (Incremental Conductance)، التي تقدر ما إذا كانت نقطة التشغيل يسار أو يمين النقطة المثلى ثم تُزِح النظام وفقًا لذلك. ومع ذلك، تعتمد فاعلية هذه الطريقة بشكل كبير على كيفية ضبط وحدة التحكم الإلكترونية الأساسية.

تحكم جديد بالبحث المستوحى من الحيوان

تعتمد معظم أنظمة الطاقة الشمسية الصناعية على أنواع بسيطة من وحدات التحكم—تكاملية (I) أو تناسبية‑تكاملية (PI)—لتنظيم الجهد والقدرة. خيار أكثر مرونة، وهو وحدة التحكم PI من الرتبة الكسرية (FOPI)، يمكن أن يستجيب بشكل أنعم وأكثر دقة لكنه أصعب في الضبط لأنه يضيف درجة حرية إضافية. بدلًا من ضبط إعدادات المتحكم بالتجربة والخطأ، يستخدم المؤلفون طريقة تحسين جديدة تسمى خوارزمية تحسُّن فرس النهر. تحاكي هذه الخوارزمية كيف يستكشف فرس النهر الأنهار، ويدافع عن نفسه ضد التهديدات، ويهرب نحو مناطق أكثر أمانًا، محولةً هذه السلوكيات إلى بحث منظم عبر آلاف إعدادات المتحكم الممكنة للعثور على تركيبات تقلل أخطاء القدرة وزمن الاستجابة.

بناء واختبار المحطة الشمسية الافتراضية

يحوِّل الفريق نظامًا شمسيًا متصلًا بالشبكة بقدرة 100 كيلوواط إلى نموذج في برنامج MATLAB/Simulink. يتضمن النموذج الرقمي نماذج مفصلة للخلايا الشمسية، ومحوِّل رفع عالي الجهد، وعاكس مرتبط بالشبكة يغذي شبكة جهد متوسط. وفوق ذلك يضعون حلقة MPPT بتقنية التوصيل التدريجي، يقودها ثلاثة متحكمات بديلة: I وPI وFOPI. لكل نوع متحكم، تبحث الخوارزمية المستوحاة من فرس النهر عن إعدادات تقلل أربعة مقاييس قياسية للخطأ، جميعها تُعاقب تتبع نقطة القدرة العظمى البطيء أو غير الدقيق. تُستخدم خوارزميات محاكاة طبيعية أخرى—خوارزمية التحسين الحسابي (Arithmetic Optimization Algorithm) ومُحسِّن الذئب الرمادي (Grey Wolf Optimizer)—كمعايير مقارنة لمعرفة ما إذا كان نهج فرس النهر يقدم ميزة حقيقية.

أداء الطريقة الجديدة تحت تغيرات الطقس

يختبر الباحثون النظام في أربعة سيناريوهات واقعية: قفزات مفاجئة في الإشعاع الشمسي عند درجة حرارة ثابتة، وزخارف تدريجية في الإشعاع ودرجة الحرارة، وعدة مستويات إشعاع متقطعة عند درجة حرارة ثابتة، وأخيرًا تغيرات مشتركة في الإشعاع ودرجة الحرارة. عبر هذه الظروف، يقارنون سرعة وصول كل مخطط MPPT إلى نقطة القدرة الجديدة، ودرجة التجاوز أو التذبذب، وكمية الطاقة التي يستخلصها في النهاية. يستجيب متحكم FOPI المضبوط بخوارزمية فرس النهر باستمرار بسرعة—مستقرًا في أجزاء من الميلي ثانية في العديد من الاختبارات—مع الحفاظ على جهد صفيف الألواح مستقرًا وقريبًا من القيمة المثالية. يحقق قدرة قصوى أعلى قليلًا (قرابة 100.7 كيلوواط من صفيف اسمي 100 كيلوواط) وأخطاء تتبع أقل من الطرق المنافسة، على الرغم من أن خوارزمية الذئب الرمادي تقدم أداءً متفوقًا هامشيًا في بعض مقاييس ضيقة.

ما يعنيه ذلك لمزارع الطاقة الشمسية المستقبلية

بالنسبة لغير المتخصصين، الخلاصة بسيطة: برمجيات تحكم أفضل يمكن أن تجعل المعدات الشمسية القائمة أكثر إنتاجية وأكثر استقرارًا على الشبكة. من خلال السماح لخوارزمية بحث مستوحاة من فرس النهر بضبط متحكم متقدم، يبين المؤلفون أن المحطة الشمسية يمكنها الاستجابة أسرع لمرور السحب، واحتجاز المزيد من ضوء الشمس المتاح، وتقديم قدرة أكثر موثوقية لشبكة المرافق. وعلى الرغم من أن هذه النتائج مستخلصة من محاكاة، فإنها تشير إلى نظم تحكم أذكى مستوحاة من الطبيعة قد تُترجم، عند تنفيذها في أجهزة حقيقية، إلى عوائد طاقة أعلى وتكاليف أقل للتركيبات الشمسية واسعة النطاق.

الاستشهاد: Taha, S.A., Abdulsada, M.A., Mohamed, M.A.E. et al. Enhanced maximum power point tracking using hippopotamus optimization algorithm for grid-connected photovoltaic system. Sci Rep 16, 9991 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40918-4

الكلمات المفتاحية: الطاقة الشمسية, الأنظمة الكهروضوئية, تتبع نقطة القدرة العظمى, خوارزميات التحسين, شبكات الطاقة المتجددة