Ottimizzazione energetica dei sistemi fotovoltaici in condizioni di parziale ombreggiamento mediante metodi MPPT basati su varie tecniche

Perché i pannelli solari più intelligenti contano

I pannelli solari su tetti e su scala di servizio pubblico stanno diventando uno dei principali modi con cui alimentiamo case, città e persino ospedali. Ma nel mondo reale i pannelli sono spesso parzialmente ombreggiati da nuvole, edifici vicini o sporco, il che riduce silenziosamente la loro produzione energetica. Questo articolo esplora come i metodi di controllo “intelligenti” — basati sull’intelligenza artificiale — possano aiutare gli impianti solari a estrarre quasi ogni watt disponibile, anche in condizioni difficili e in continuo mutamento.

Il problema nascosto della luce irregolare

I pannelli solari non si comportano in modo semplice e lineare: al variare della tensione la potenza segue una curva che spesso è inclinata e presenta asperità. In condizioni ideali di pieno sole questa curva ha un unico picco chiaro, il punto in cui il sistema eroga la massima potenza. In presenza di ombreggiamento parziale, però, possono emergere diversi picchi secondari. I controllori standard possono bloccarsi su uno di questi picchi “falsi” invece che sul massimo globale, sprecando il 5–15% dell’energia potenziale o più. Le variazioni di temperatura aggiungono un ulteriore livello di complessità, spostando continuamente la posizione del punto di massima potenza. Con una capacità solare globale già superiore ai 630 gigawatt e destinata a più che raddoppiare entro il 2030, queste perdite nascoste si traducono in risparmi mancati significativi e costi infrastrutturali non necessari.

Come i sistemi solari cercano il punto ottimale

Per mantenere i pannelli al loro punto di funzionamento migliore, i sistemi solari usano controllori di inseguimento del punto di massima potenza (MPPT). I metodi tradizionali, come perturb-and-observe (P&O) o la conduttanza incrementale, spostano leggermente la tensione operativa su o giù e osservano se la potenza aumenta o diminuisce. Questi metodi sono semplici e poco costosi, ma presentano svantaggi: possono reagire lentamente a cambiamenti meteorologici improvvisi, tendono a vibrare attorno all’ottimo invece di stabilizzarsi, e sotto ombreggiamento parziale possono confondere un rigonfiamento locale della curva con il vero ottimo. In sistemi di grandi dimensioni, connessi alla rete o off-grid, questa inefficienza incide non solo sul rendimento energetico ma anche sulle dimensioni di batterie e generatori di emergenza che i progettisti devono installare.

Insegnare ai controllori a “riconoscere” il punto migliore

Gli autori propongono due controllori MPPT più intelligenti basati su reti neurali artificiali (ANN) e su un sistema adattivo neuro-fuzzy di inferenza (ANFIS). Invece di procedere per tentativi ed errori, questi controllori vengono addestrati a riconoscere pattern nel modo in cui potenza e tensione del pannello cambiano. Usano due segnali semplici: come varia la potenza al variare della tensione e quanto rapidamente la tensione stessa cambia nel tempo. Da questi segnali, l’IA predice in un unico passo quale azione di controllo il convertitore DC–DC dovrebbe intraprendere per avvicinarsi al vero punto di massima potenza. I dati di addestramento provengono da dettagliate simulazioni al computer in cui una versione raffinata del metodo P&O convenzionale trova prima il punto migliore esatto. L’IA impara quindi una mappatura diretta dal comportamento osservato dei pannelli al segnale di controllo corretto, senza ereditare le limitazioni dell’algoritmo più vecchio.

Mettere alla prova il controllo intelligente

Usando un array solare simulato esposto a variazioni realistiche di irradiamento e temperatura, i ricercatori hanno confrontato i loro controllori ANN e ANFIS con l’approccio P&O standard. In condizioni di luce uniforme, entrambi i controllori basati su IA hanno rapidamente portato il sistema vicino al massimo teorico, con il controllore a rete neurale che raggiunge circa il 99,5% della potenza massima possibile e il controllore ANFIS circa il 99,75%. Hanno fatto ciò circa quattro‑sei volte più velocemente del P&O e con molta meno “oscillazione” in tensione, corrente e nel segnale di controllo del convertitore, cioè una potenza più fluida e stabile. In presenza di ombreggiamento parziale — dove sulla curva di potenza appaiono più picchi concorrenti — il vantaggio è diventato ancora più evidente. Il controllore convenzionale spesso si stabiliva su un picco minore, mentre entrambi i controllori IA hanno individuato il massimo globale, erogando circa il 35% in più di potenza rispetto al P&O nel caso di ombreggiamento testato. Importante, questi guadagni sono stati ottenuti con sforzo computazionale molto basso: ogni passo di controllo poteva essere calcolato in meno di 0,2 millisecondi, rendendo i metodi adatti a hardware a basso costo.

Cosa significa per il futuro dell’energia solare

Per i non specialisti, il messaggio principale è semplice: elettroniche di controllo più intelligenti possono trasformare gli stessi pannelli solari in impianti nettamente più produttivi, specialmente quando le condizioni non sono perfette. Usando modelli di IA compatti che rispondono rapidamente ed evitano di rimanere bloccati su picchi falsi, i controllori ANN e ANFIS proposti aiutano i pannelli a raccogliere quasi tutta l’energia disponibile, riducono l’usura dell’elettronica di potenza e abbassano il costo dell’energia solare nel ciclo di vita del sistema. Tra i due, l’approccio ANFIS si distingue per precisione e scorrevolezza, mentre l’ANN è quasi altrettanto efficace e leggermente più semplice. Insieme, dimostrano come una modesta dose di intelligenza artificiale all’interno dell’inverter possa rendere l’energia solare più affidabile, conveniente e appetibile sia per le abitazioni sia per i progetti su larga scala.

Citazione: 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

Parole chiave: energia solare, sistemi fotovoltaici, inseguimento del punto di massima potenza, controllo con intelligenza artificiale, ombreggiamento parziale