Algoritmi MPPT per impianti solari collegati alla rete inclusi approcci di deep learning

Perché è importante spremere più energia dalla luce del sole

I pannelli solari sono ormai una vista familiare sui tetti e nelle vaste centrali fotovoltaiche, ma la maggior parte delle persone non si rende conto che i pannelli raramente operano nel loro punto ottimale. Variazioni di irraggiamento, temperatura e ombreggiamento li spostano continuamente dal loro “punto di massima potenza”, la condizione di funzionamento in cui producono più elettricità. Questo articolo esplora come diversi metodi di controllo — da regole semplici al deep learning — possano mantenere i pannelli più vicini a quel punto ottimale, aumentando l’energia che ricaviamo da ogni raggio di sole.

Come funziona un sistema solare intelligente

Un impianto solare collegato alla rete è più di una serie di pannelli. La luce colpisce innanzitutto i moduli fotovoltaici (PV), che trasformano la luce in elettricità in corrente continua (DC). Quella potenza passa attraverso un dispositivo chiamato convertitore boost, che regola la tensione, e poi attraverso un inverter, che rimodella l’elettricità in corrente alternata (AC) utilizzata in rete. Al centro di questa catena c’è il controllore per l’inseguimento del punto di massima potenza (MPPT). Il suo compito è regolare continuamente il convertitore affinché i pannelli lavorino nel punto più produttivo, anche quando passano nuvole, la temperatura varia o parti dell’array cadono in ombra.

Diverse modalità per inseguire il miglior punto di funzionamento

Gli autori confrontano tre grandi famiglie di strategie MPPT. I metodi tradizionali, come “perturb and observe” e la “conduttanza incrementale”, utilizzano semplici misure di tensione e corrente per spostare il punto di funzionamento su o giù e verificare se la potenza migliora. Sono facili da programmare e possono girare su microcontrollori minimali, ma tendono a cercare attorno all’ottimo, causando oscillazioni di potenza evidenti e sprechi. Seguono i metodi cosiddetti meta-euristici, ispirati al comportamento animale, tra cui l’ottimizzazione a sciame di particelle e la strategia del “lupo grigio”, oltre al controllo fuzzy. Questi metodi cercano in modo più intelligente, coordinando molte soluzioni di prova contemporaneamente o codificando regole esperte, e riescono a gestire meglio situazioni complesse come l’ombreggiamento parziale.

Insegnare agli algoritmi a imparare dal meteo

Il gruppo più avanzato è costituito dagli approcci basati sull’apprendimento: reti neurali artificiali, reti a lungo termine di memoria (LSTM), la loro versione bidirezionale (BiLSTM) e un metodo ibrido chiamato ANFIS che fonde reti neurali con logica fuzzy. Invece di reagire solo alle misure istantanee, questi modelli vengono prima addestrati su grandi set di dati sintetici che coprono molte combinazioni di irraggiamento e temperatura. Apprendono la relazione tra condizioni e tensione di funzionamento ideale, così durante l’esercizio possono saltare direttamente a impostazioni vicine all’ottimo. Le reti ricorrenti come LSTM e BiLSTM sono particolarmente efficaci nell’utilizzare informazioni passate, utile quando l’irraggiamento cambia rapidamente o parti dell’array entrano ed escono dall’ombra.

Mettere i contendenti alla prova

Per confrontare equamente questi metodi, i ricercatori hanno costruito un modello dettagliato di un sistema PV collegato alla rete in MATLAB/Simulink. Hanno testato tutti e nove gli approcci MPPT in due scenari impegnativi: un aumento e calo regolari dell’irraggiamento simili a un giorno, e un pattern aggressivo di “ombreggiamento parziale” di quattro secondi in cui radiazione e ombra cambiano rapidamente. Per ogni algoritmo hanno misurato quanto efficientemente catturava la potenza, quanto oscillava l’uscita, quante armoniche elettriche immetteva in rete e quanto carico computazionale richiedeva. I metodi meta-euristici e basati sull’apprendimento hanno catturato costantemente più del 99% della potenza disponibile, con oscillazioni molto ridotte, mentre i metodi tradizionali hanno raggiunto circa il 98,5% ma con oscillazioni di parecchi kilowatt. Il fuzzy logic ha reso peggio nel complesso, con maggiori perdite di potenza e distorsione nonostante la sua sofisticazione.

Bilanciare prestazioni e praticità

Gli algoritmi ad alte prestazioni hanno però un costo: richiedono più memoria, processori più veloci e una messa a punto attenta. Metodi semplici come perturb and observe restano attraenti per sistemi piccoli e a basso costo perché girano rapidamente su chip basilari, anche se lasciano energia non raccolta. Approcci ispirati agli sciami come il lupo grigio e le particelle offrono un compromesso, proponendo grandi guadagni di efficienza con richieste computazionali moderate. Deep learning e ANFIS forniscono il miglior inseguimento e gestiscono l’ombreggiamento in modo eccellente, ma sono complessi da addestrare e distribuire, risultando più adatti a grandi centrali solari o a futuri inverter “intelligenti” con hardware più potente.

Cosa significa questo per il solare di tutti i giorni

Per i non specialisti, il messaggio è semplice: un controllo più intelligente può far comportare i pannelli esistenti come se ne avessimo aggiunti altri senza farsi notare. Scegliendo la strategia MPPT giusta per ogni contesto — regole semplici per dispositivi economici, metodi a sciame per apparati di gamma media e deep learning dove l’hardware lo consente — gestori di rete e proprietari di case possono ottenere più potenza dalla stessa luce solare. Con l’espansione del solare, questi algoritmi intelligenti potrebbero giocare un ruolo chiave nel rendere l’energia pulita più efficiente e affidabile."}

Citazione: Değermenci, M., Yalman, Y. & Olcay, K. MPPT algorithms for grid-connected solar systems including deep learning approaches. Sci Rep 16, 6189 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36321-8

Parole chiave: energia solare, inseguimento del punto di massima potenza, sistemi fotovoltaici, controllo con deep learning, algoritmi per energie rinnovabili