MPPT auf Basis eines Social-Group-Algorithmus gekoppelt mit Phasenverschiebungs-Resonanzwandler zur Batterieaufladung bei teilweise verschatteten PV-Systemen

Warum intelligenteres Solar-Laden wichtig ist

Da Elektrofahrzeuge immer häufiger werden, ist es genauso wichtig, saubere Lademethoden zu finden, wie die Fahrzeuge selbst zu bauen. Viele Ladestationen sind noch auf Strom aus fossilen Brennstoffen angewiesen, was die ökologischen Vorteile der Elektromobilität schmälert. Solarmodule sind eine attraktive Alternative, doch ihre Leistung kann stark schwanken, wenn Wolken vorbeiziehen, Gebäude Schatten werfen oder Staub sich auf Teilen des Feldes absetzt. Dieser Beitrag untersucht eine intelligentere Methode, um aus Solarmodulen auch bei teilweiser Verschattung gleichmäßige und effiziente Energie zu gewinnen, sodass Batterien von Elektrofahrzeugen zuverlässig und mit minimalen Verlusten geladen werden können.

Die Herausforderung ungleichmäßigen Lichts

Solarmodule verhalten sich überraschend empfindlich, wenn nur einzelne Bereiche verschattet sind. Ein paar verdunkelte Zellen können die Leistung eines ganzen Arrays beeinträchtigen und diese Zellen eher zu kleinen Heizern als zu Stromlieferanten machen. Ingenieure nutzen „Maximum Power Point Tracking“-Regler, die laufend einstellen, wie die Module betrieben werden müssen, um möglichst viel Leistung zu erzielen. Traditionelle Verfahren funktionieren gut bei gleichmäßiger Einstrahlung, aber wenn einige Module verschattet und andere hell sind, entsteht in der Leistungs-Spannungs-Kennlinie mehrere Maxima statt eines klaren besten Punktes. Standardmethoden neigen dazu, an einem der kleineren Maxima haften zu bleiben und lassen so viel potenzielle Energie ungenutzt.

Ein sozial inspiriertes Verfahren, um den besten Arbeitspunkt zu finden

Die Forschenden gehen dieses Problem mit einem Steuerungsansatz an, der vom Lernverhalten in sozialen Gruppen inspiriert ist, genannt Social Group Optimization. Bei diesem Verfahren agieren zahlreiche Kandidaten für Betriebszustände des Solararrays wie Mitglieder einer Gruppe. Einige übernehmen die Rolle von Führenden, die derzeit am besten abschneiden, während andere Lernende sind, die ihre Entscheidungen anhand des Erfolgs ihrer Mitstreiter anpassen. Der Algorithmus wechselt zwischen breit angelegter Erkundung — sehr unterschiedliche Betriebszustände auszuprobieren — und dem Fokussieren auf die vielversprechendste Region, sobald eine Führung erkennbar ist. Da er nur wenige Einstellparameter und einfache Berechnungen benötigt, lässt sich diese Strategie in Echtzeit auf einem kleinen eingebetteten Controller in einem Ladegerät betreiben.

Ein hocheffizienter Leistungsweg zur Batterie

Das Finden des richtigen Arbeitspunkts ist nur die halbe Miete; die Energie muss dann mit geringen Verlusten in eine Batterie überführt werden. Dafür entwirft das Team einen einstufigen Vollbrücken-Resonanzwandler, eine Schaltung mit Hochfrequenztransformator und sorgfältig dimensionierten Induktivitäten und Kapazitäten, die das Schalten der Leistungshalbleiter nahe Nullspannung oder Nullstrom ermöglicht. Dieses „Soft Switching“ reduziert Wärme und Belastung in der Elektronik erheblich. Die Schaltung bietet zudem sichere elektrische Isolation und kann einen weiten Eingangsbereich vom Solarmodul verarbeiten, während sie eine stabile Niederspannungs-/Hochstromausgabe liefert, die zum Laden von EV-Batterien geeignet ist.

Systemtests

Das komplette System koppelt den Social-Group-Tracking-Algorithmus mit dem Resonanzwandler in einem einheitlichen Regelkonzept. In detaillierten Computersimulationen vergleichen die Autorinnen und Autoren ihre Methode mit mehreren bekannten globalen Suchalgorithmen und einem einfachen Tracking-Verfahren. Unter wechselnden Lichtverhältnissen findet das Social-Group-Verfahren schnell das tatsächliche globale Leistungsmaximum, mit weniger Oszillationen und sanfteren Betriebsänderungen. Gleichzeitig hält der Wandler eine stabile Ausgangsspannung und -strom aufrecht und erreicht eine Spitzeneffizienz von etwa 97 Prozent — mehr als traditionelle zweistufige Wandler — und verbessert die Spannungsregelung um rund 2 Prozent. Hardwaretests mit einem Solar-Emulator und einer 3-kW-Ladeeinrichtung bestätigen, dass sich das in der Simulation beobachtete Verhalten praktisch reproduzieren lässt.

Was das für zukünftige Ladestationen bedeutet

Für Nichtfachleute lautet die Kernbotschaft: Die Autorinnen und Autoren haben eine Ladearchitektur entwickelt, die sowohl mit der Sonne „denkt“ als auch „atmet“. Der denkende Teil ist der sozial inspirierte Algorithmus, der fortlaufend lernt, wo das Solararray die meiste Leistung liefern kann, selbst bei teilweiser Verschattung. Der atmende Teil ist der resonante Leistungswandler, der diese schwankende Energie leise in einen gleichmäßigen, effizienten Stromfluss in die Batterie umformt. Zusammen zeigen sie, dass es möglich ist, solarbetriebene Elektrofahrzeug-Ladegeräte zu gestalten, die sehr wenig Energie verschwenden und in unordentlichen realen Wetterbedingungen zuverlässig arbeiten — ein Beitrag zu saubereren und widerstandsfähigeren Ladenetzen.

Zitation: Jayaraman, J., Ramasamy, S., Vadivel, S. et al. Social group algorithm-based MPPT coupled with phase shift resonant converter for battery charging through partially shaded PV systems. Sci Rep 16, 9596 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-025-31674-y

Schlüsselwörter: Solar-EV-Ladung, teilweise Verschattung, Maximum-Power-Tracking, Resonanzwandler, Leistungselektronik