Optimisation énergétique des systèmes photovoltaïques en conditions d’ombrage partiel en utilisant diverses méthodes MPPT basées sur des techniques

Pourquoi des panneaux solaires plus « intelligents » comptent

Les panneaux solaires résidentiels et à l’échelle des réseaux deviennent l’un des principaux moyens d’alimenter les maisons, les villes et même les hôpitaux. Mais dans la réalité, les panneaux sont souvent partiellement ombragés par des nuages, des bâtiments proches ou de la saleté, ce qui réduit discrètement leur production d’énergie. Cet article examine comment des méthodes de commande « intelligentes » — s’appuyant sur l’intelligence artificielle — peuvent aider les installations solaires à extraire presque chaque watt possible, même dans des conditions difficiles et changeantes.

Le problème caché d’un ensoleillement inégal

Les panneaux solaires ne se comportent pas de façon simple et linéaire : lorsque leur tension change, la puissance qu’ils produisent suit une courbe souvent bombée et parfois accidentée. En plein soleil idéal, cette courbe présente un seul pic clair, le point où le système délivre la puissance maximale. En cas d’ombrage partiel, plusieurs pics plus petits peuvent toutefois apparaître. Les régulateurs classiques peuvent se verrouiller sur l’un de ces pics « faux » au lieu du véritable maximum global, entraînant une perte de 5 à 15 % de l’énergie potentielle ou plus. Les variations de température ajoutent une couche de complexité en déplaçant continuellement la position du point de puissance maximale. Avec une capacité solaire mondiale déjà supérieure à 630 gigawatts et qui devrait plus que doubler d’ici 2030, ces pertes cachées se traduisent par des économies manquées importantes et des coûts d’infrastructure superflus.

Comment les systèmes solaires recherchent le point optimal

Pour maintenir les panneaux au meilleur point de fonctionnement, les systèmes solaires utilisent des contrôleurs de suivi du point de puissance maximale (MPPT). Les méthodes traditionnelles, telles que perturb-and-observe (P&O) ou la conductance incrémentale, ajustent la tension de fonctionnement vers le haut ou vers le bas et observent si la puissance augmente ou diminue. Ces méthodes sont simples et peu coûteuses, mais elles présentent des inconvénients : elles peuvent réagir lentement à des changements météo soudains, elles ont tendance à osciller autour de l’optimum au lieu de s’y stabiliser proprement, et en cas d’ombrage partiel elles peuvent confondre une bosse locale de la courbe avec le véritable optimum. Dans les systèmes raccordés au réseau ou isolés, cette inefficacité affecte non seulement le rendement énergétique mais aussi la taille des batteries et des groupes électrogènes de secours que les planificateurs doivent installer.

Apprendre aux contrôleurs à « reconnaître » le meilleur point

Les auteurs proposent deux contrôleurs MPPT plus intelligents basés sur des réseaux de neurones artificiels (ANN) et un système d’inférence neuro-flou adaptatif (ANFIS). Plutôt que d’avancer à l’aveugle par tâtonnements, ces contrôleurs sont entraînés à reconnaître des motifs dans la façon dont la puissance et la tension du panneau évoluent. Ils utilisent deux signaux simples : comment la puissance change lorsque la tension change, et la vitesse de variation de la tension elle‑même dans le temps. À partir de ces éléments, l’IA prédit en une seule étape quelle action de commande le convertisseur DC–DC doit entreprendre pour se rapprocher du véritable point de puissance maximale. Les données d’entraînement proviennent de simulations informatiques détaillées où une version affinée de la méthode P&O conventionnelle identifie d’abord le point exact. L’IA apprend ensuite une correspondance directe entre le comportement observé des panneaux et le signal de commande correct, sans reproduire les limites de l’ancien algorithme.

Mettre la commande intelligente à l’épreuve

À l’aide d’un champ solaire simulé soumis à des variations réalistes d’ensoleillement et de température, les chercheurs ont comparé leurs contrôleurs ANN et ANFIS à l’approche P&O standard. En plein soleil uniforme, les deux contrôleurs basés sur l’IA ont rapidement amené le système près du maximum théorique, le contrôleur par réseau neuronal atteignant environ 99,5 % de la puissance optimale et le contrôleur ANFIS environ 99,75 %. Ils y sont parvenus environ quatre à six fois plus rapidement que le P&O et avec beaucoup moins d’« oscillation » de la tension, du courant et du signal de commande du convertisseur, ce qui se traduit par une puissance plus lisse et plus stable. En cas d’ombrage partiel — où plusieurs pics concurrents apparaissent sur la courbe de puissance — l’avantage devient encore plus net. Le contrôleur conventionnel se stabilisait souvent sur un pic plus petit, tandis que les deux contrôleurs IA convergeaient vers le maximum global, fournissant environ 35 % de puissance en plus que le P&O dans le cas d’ombrage testé. Fait important, ces gains nécessitent un effort de calcul très faible : chaque étape de commande peut être calculée en moins de 0,2 milliseconde, rendant les méthodes adaptées au matériel à faible coût.

Ce que cela signifie pour l’avenir de l’énergie solaire

Pour les non‑spécialistes, le principal enseignement est simple : une électronique de commande plus intelligente peut transformer les mêmes panneaux solaires en une centrale nettement plus productive, surtout lorsque les conditions sont loin d’être idéales. En utilisant des modèles d’IA compacts, réactifs et évitant de se bloquer sur des faux pics, les contrôleurs ANN et ANFIS proposés aident les panneaux à récolter presque toute l’énergie disponible, réduisent l’usure des électroniques de puissance et diminuent le coût de l’énergie solaire sur la durée de vie du système. Parmi les deux approches, l’ANFIS prend légèrement l’avantage en précision et en fluidité, tandis que l’ANN est presque aussi efficace et un peu plus simple. Ensemble, elles montrent comment une modestie d’intelligence artificielle intégrée à l’onduleur peut rendre l’énergie solaire plus fiable, abordable et attrayante pour les particuliers comme pour les projets à grande échelle.

Citation: Benabdallah, N., Belabbas, B., Tahri, A. et al. Energy optimization of PV systems under partial shading conditions using various technique-based MPPT methods. Sci Rep 16, 5128 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36117-w

Mots-clés: énergie solaire, systèmes photovoltaïques, suivi du point de puissance maximale, commande par intelligence artificielle, ombrage partiel