Comparative PV Model Identification from Experimental Data Using PSO

Abstract

ABSTRACT This thesis presents a comparative study of photovoltaic (PV) model identification using experimental current-voltage (I-V) data and Particle Swarm Optimization (PSO). The primary objective is to accurately extract the unknown parameters of different PV equivalent circuit models-namely the ideal model (IM) and single-diode model (SDM) and double-diode model (DDM)-based on real experimental measurements. The experimental data were collected from a PV panel installed at the Research Unit in Renewable Energies (URAER) in Ghardaia, Algeria, under natural operating conditions. The PSO algorithm is employed as a global optimization tool to minimize the mean square error (MSE) between the measured and simulated current values for each model. A comparative analysis is conducted to evaluate the accuracy, convergence behavior, and computational efficiency of IM ,SDM and DDM when identified using the same experimental dataset and the same PSO configuration. Simulation results, carried out in the MATLAB environment, show that while both models achieve good agreement with experimental data, the double-diode model provides slightly higher accuracy, particularly at low irradiance levels, at the cost of increased computational complexity. The findings of this study offer practical guidance for selecting the most appropriate PV model and PSO-based identification strategy depending on the required trade-off between precision and computational effort. الملخص تُقدم هذه الأطروحة دراسة مقارنة لتعرّف نموذج الخلية الكهروضوئية (PV) باستخدام بيانات التيار-الجهد (I-V) التجريبية وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) الهدف الأساسي هو استخراج المعاملات غير المعروفة بدقة لنماذج دوائر كهروضوئية مكافئة مختلفة-وهي النموذج المثالي (IM) و نموذج الديود المفرد (SDM) ونموذج الديود المزدوج (DDM) بناءً على قياسات تجريبية حقيقية. تم جمع البيانات التجريبية من لوح كهروضوئي مثبت في وحدة الأبحاث في الطاقات المتجددة (URAER) بغرداية، الجزائر، تحت ظروف تشغيل طبيعية. تم استخدام خوارزمية PSO كأداة تحسين شاملة لتقليل متوسط مربع الخطأ (MSE) بين قيم التيار المقاسة والمحاكاة لكل نموذج. تم إجراء تحليل مقارن لتقييم الدقة وسلوك التقارب والكفاءة الحسابية لنماذج IM, SDM و DDM عند تعرّفهما باستخدام نفس مجموعة البيانات التجريبية ونفس إعدادات PSO. أظهرت نتائج المحاكاة، التي نُفذت في بيئة MATLAB، أنه على الرغم من تحقيق النماذج لتوافق جيد مع البيانات التجريبية، فإن نموذج الديود المزدوج يقدم دقة أعلى قليلاً، خاصةً عند مستويات الإشعاع المنخفض، وذلك على حساب زيادة التعقيد الحسابي. تقدم نتائج هذه الدراسة توجيهاً عملياً لاختيار النموذج الكهروضوئي الأنسب واستراتيجية التعرّف القائمة على PSO وفقاً للمفاضلة المطلوبة بين الدقة والجهد الحسابي.