Improving the efficiency of solar panel systems using NewtonRaphson

Abstract

Photovoltaic (PV) energy has become one of the most important renewable energy sources due to its environmental benefits, abundance, and growing technological development. However, the accurate modeling and parameter identification of photovoltaic panels remain challenging because of the nonlinear characteristics of PV systems and their dependence on environmental conditions such as temperature and solar irradiance. In this context, optimization algorithms have been widely employed to improve the accuracy of photovoltaic parameter estimation. This dissertation presents the application of the Newton– Raphson-Based Optimizer (NRBO) for the optimization of photovoltaic panel parameters. The proposed approach combines the mathematical efficiency of the Newton–Raphson method with stochastic optimization mechanisms in order to achieve an effective balance between exploration and exploitation of the search space. The study focuses on identifying the optimal parameters of the photovoltaic model by minimizing the error between experimental and estimated electrical characteristics. The NRBO algorithm was implemented using MATLAB and applied to the single-diode photovoltaic model. Several simulation results were obtained and analyzed through convergence curves, current–voltage (I–V) characteristics, and power–voltage (P–V) characteristics. The obtained results demonstrated a rapid convergence speed and a high accuracy in reproducing the real behavior of the photovoltaic module. Furthermore, the close agreement between experimental and estimated curves confirmed the effectiveness and robustness of the proposed optimization technique. The results obtained in this work show that the NRBO algorithm is a promising and efficient optimization tool for photovoltaic parameter identification and renewable energy applications. تُعد الطاقة الشمسية الكهروضوئية من أهم مصادر الطاقة المتجددة نظراً لما تتميز به من وفرة ونظافة وإمكانية استغلالها في العديد من التطبيقات الصناعية والمنزلية. غير أن النمذجة الدقيقة للألواح الشمسية واستخراج معاملاتها الكهربائية يمثلان تحدياً كبيراً بسبب الطبيعة غير الخطية للأنظمة الكهروضوئية وتأثرها بالعوامل المناخية المختلفة مثل درجة الحرارة والإشعاع الشمسي. لذلك، أصبح الاعتماد على خوارزميات التحسين الحديثة أمراً ضرورياً لتحسين دقة نماذج الأنظمة الكهروضوئية. تهدف هذه المذكرة إلى دراسة وتطبيق خوارزمية التحسين المعتمدة على نيوتن–رافسون-(Newton–Raphson ) Based Optimizer: NRBOمن أجل تحسين معاملات اللوح الشمسي. تعتمد هذه الخوارزمية على الجمع بين الكفاءة الرياضية لطريقة نيوتن–رافسون وتقنيات البحث العشوائي الذكي لتحقيق توازن فعال بين الاستكشاف والاستغلال داخل فضاء البحث. وقد تم توظيف هذه الخوارزمية لتحديد المعاملات المثلى للنموذج الكهروضوئي من خلال تقليل الخطأ بين القيم التجريبية والقيم المقدرة. تمت برمجة خوارزمية NRBOباستخدام برنامج MATLABوتطبيقها على نموذج اللوح الشمسي أحادي الديود. كما تم تحليل النتائج المتحصل عليها من خلال دراسة منحنيات التقارب وخصائص التيار–الجهد )(I–V والقدرة–الجهد .) (P–Vوقد أظهرت النتائج سرعة تقارب عالية ودقة كبيرة في تمثيل السلوك الحقيقي للمنظومة الكهروضوئية، إضافة إلى تطابق جيد بين النتائج التجريبية والمحاكاة. تؤكد النتائج المتحصل عليها فعالية خوارزمية NRBOوقدرتها على تحسين معاملات الأنظمة الكهروضوئية بكفاءة عالية، مما يجعلها أداة واعدة في مجال تحسين أداء أنظمة الطاقة المتجددة