In te r n ation a l Jou rn al  o f Po we r  Elec tron ic s an d   D r ive S y stem  (IJ PED S )  V o l.  10, N o.  3, S ep 2019,  pp.  1 5 7 5 ~1 5 9 1   ISSN: 2088- 8694,  DOI :   10.11591 /ijpeds. v10. i 3.pp1575-1591          1575     Jou rn a l  h o me pa ge :  ht tp: //i a e score . com / j o u r na l s / i n d e x . p hp/IJ PED S   Modeling of phot ovoltaic syste m with maximum pow er point  tracking control by ne ural netw o r k s       Far i d   S aad ao u i 1 ,   K h aled . Mammar 2 ,   A b da l d j a ba r .  H a z z a b 3   1, 3 Res earch  Lab o r at ory  Co nt ro l   A n al ysis and  O pti m ization of Sy s t e m s El ec t r o-E n erget i c (CAOSE E ),   U n iv e r s i ty   o f  T a hr i   M o h a me d ,   A lg e r i a   2 D e partm e n t  o f El ectri cal E ngi n eer i n g ,   U niv e rsity  of T ahri  M oham ed,  A l geri a        Art i cl e In fo     ABSTRACT  A r tic le hist o r y :   R e c e i v e d  Dec   2 7 ,  2 018  Re vise d Mar   1,  201 9   A c c e pte d   A pr 3,   201 9       Th is   p aper  p resen t ed   t he  s t udy,   d ev elop m e nt   a n d   i m p l e m e nt a tio n  of   t h e   ma x i mu m   po w e r   po int  o f   a   p ho tov o ltai c   e nerg y  gen e r a tor  adap ted  by   elev ato r   c onv erter  an d  co ntro ll e d   b y  a  m a x i m u m   p o w e r  po int   co mm an d.  I n   ord e r  t o   i m p rove  pho to vo lt a i c  s y s t e m   p erf o rm ance  and   to   f o r ce  t he   ph ot ov olt a ic generat or  t o operat e   a t it s  m a x i m u m  po wer  p o i n t,   t he   i d e a   of  t he   c o nte x t  of  t hi s  pa p e r  d e a l s  wit h   t he   e x p loita ti on   o f  th e   te c h ni qu e  o f   t he   artif ic i a l   i n t e lligence  m e ch anis m   (n eural  net w o r k)  cert a in ly  b a s e d  on   t h e   th ree  part s  o f   t h e   p hot ov ol taic  s y s tem   (p ho to vo lt aic  m odul e  i n p ut s  (tem p e rat u re  a nd   s o l ar  r adi a tio n ),   p ho to vo ltai c   m odu le  a nd   c on t rol   (MPP T ))  th at  h av e  be en   a d o p t ed  w it h i n   a  simu la t i o n   tim e  of   2 4   ho urs.   I n   a ddition,  t o  reach   t h e   o p timal   o p e ratin g  p o i n t  reg a rdles s   o f   variatio ns   i n  c li ma t i c   con d i t i ons ,   t h e  us e   of   a   n eu ron   net w o r k  b a sed   di st urb a nce  an d  o bs ervati on   a l go rith m  ( P   &   O )  is  p u t   i n t o  se rv ic e   of  t he   s y s te m   g i v e n  its  r el iabi lit y ,   i t s   sim p licit y  an d  v i ew   t h a t  at  a n y   t im e  i t   can   f ol low  t h e  d e sire d   m a ximu m  po wer.  T h e   e nt ire  sy st em  i s  im plem en ted   i n   t h e   M atlab / S i m u li nk  env i ro nm ent   whe r e  s i m u l a ti on   r esul ts   obt ain e d  are  very   p rom i sin g  an d  hav e   sh ow n  the  eff ectiv enes s  an d  sp eed  o f   n e ural  t ec h n o l og y  th a t   s ti l l   r equire  a   learn i n g   b as e  s o   t o  im p r ov e   t h e  perf o r m a n ce  of   p h o t ovo lt aic  sys te m s   a n d   exp l o i t   t h em   i n   energ y   p ro du ctio n,   a s   well   a s  t h is   t ech niq u e  h a s  pro v ed   t hat   th ese  res u l t s   are  m u ch   b et ter in term s  (of   i ts   v ery   great   p re ci si on and   sp eed  o f   com p utatio n)  t h a n   t hos e  o f   t h e   c on tro l l e r  bas e d   o n   t he  c onv ent i o n al   M PPT   m e th od  P   & O. K eyw ord s :   PV   GPV  MPP T   ANN   P  &   O     Co pyri gh t © 2 019 In stit u t e  of Advanced  En gi neeri n g  an d  S c ien ce.   All  rights   res e rv ed.  Corres pon d i n g  Au th or:   Fa rid S aada o u i ,     D e pa rtem ent o f   E lectr i c a l E n gi nee r in g,   Tahri  Mohamed  U ni v e rsi t y,   Bp4 1 7   Bechar, A lg eri a .   Em ail:  fsaa d a o u i1 96 9 @ gm ai l . com       1.   I N TR OD U C TI O N   Th e  w o rld ' s  en ergy   d e m a n ds  a nd   n e e d s   a re  c on st a n tl y  gro w i n g ,   a n d   e n o r mou s   r es earch   h as  b ee n  con d u cte d   a nd   e xp l o i t e d   o n  t h e  pr od uc t i o n   a nd  c o ns umpt i on  o f   r e new a ble   ene r gy,  w h i ch  h a s   t he  a d v a n ta ge   of  b e i ng   f le xib l e,   r elia b l e  a n d   n on- po l l u tin g.  T he   c o n s t rai n t  i mpo s e d   i s  t o   u se   a n   ec ono mi ca l  a n d  effi c i ent   source  o f  ener gy t o  m in i m ize   fuel  s up pl y pr oble m s  t o   p ro t ect  o u r   e nviro n m ent.   Re ne w a b l e  en er gy  s ourc e s  p l ay  a n  i m port a nt  r o l e   in  e lec t ric ity  ge nera t i on.   S ol a r   e ner gy  is  one  o f  t h ese   i m po rt ant   a l t e rn ati v e  so u r c e s  t h at   d ep end s   o n   th e   at mo sp h ere,  t e m perature  a nd  so lar   ra dia t i o n  t h a t   v a ri es  c on si d e r a b l y  du ri n g   t h e   d ay   a nd   i t s   o pt i m al   u se   r equi res   t a k in g  in to  a ccou n t   d i f fer e nt   t y p es  o f  c h a r ges   suc h   a s  (batt e ries,   li g h ti ng  s y stem s,  l am ps,  and  mo tors).   I n  or der  t o   p e r m a nent l y   g e t   t he  m a x imum   p ow er   from   t h i s  p h o t o v o l ta ic   ( P V )  tha t   m ust  run  a t   t he ir  m a x i m um   pow e r   po i n t  trac k i n g   ( M P P T )  despite   c lim at e  cha nge .  F o r  t h i s   r ea son  a   bet t e r   e stabl i s h m e n t   a nd  e x p l oi ta tio n   o f   p hoto v o l t a i c   s y s t e ms  s u r e l y   l ead   t o   a  good  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          I S S N: 2 0 8 8 - 86 94  I n t   J Po w   Elec  &  Dr i  Sy st,  Vo l. 1 0 ,  No . 3 ,   S e p   2 019   :     1 5 7 5   –   1 591  1 576 im por tan t   p r o duc t i o n   o f  s o l a r   ener gy  w h i c h  ta ke s  i n t o   a c c ou n t   t he  p r o b l e m   o f   de gr a d at i on  o f   t he   pow e r   sup p l i e d  b y   t he   s olar   g ener at o r   due   t o  t h e  var i a t i on  o f   t he  r ad ia t i o n  whi ch  can  r e ach  50 %  [1].  To  m a x i m ize   t h e  e l ec tric ity  p ro duc tio n  o f   p h o t o v o l t a i c  p a nel s   i n   a n   o p t i m al   w ay   w e  use  a   Bo o s t   c o n v er ter   w h ic h  i s   a b l e  t o   g ive   a   m a xim u m  pow er   u nd er   o ptim al  c on d iti o n s wha t e v er are  the  v aria tio ns  of th e  r a dia t i on  and  inde pe nde n t l y   o f  t h e   m e teor olo g ica l   c o n d i t i o n s   o f   t he  v ar iat i on  o f   t he  l oa d.   The  m a i n   f ac t o r s   t ha t  in fl ue nc e  the   ef f i c i e n c y   o f  th e   pr oce ss  o f  c o ll ect i ng  th is  s o l ar   r adia ti o n   a re  t he   e f ficie n c y   o f  t h e  sol a r  cel ls,  t h e  i n te nsi t y   o f  t h e  sour ce  ra di a t i o n   a n d   t h e  sto r ag e  t echn i qu es.  T h e   e f fi ci en c y   o f  the s e   solar   ce l l s  i s   l imi t ed   b y  t h e   ma t e r i a l s  use d   i n  the   m a nuf actu r e   of  cel l s .  It  i s  part i c u l arl y   d i f fi c u lt   t o  si gn if ica n t l y   i m p r ove  t he  c ell ' s  per f or m a nc e,   w hic h   l i m its  t he   ef fici en cy   o f   th e  o v e ra l l   c o l l ect ion   pr o c ess  [ 1 ] ,   [ 2] .   I n   t h i s  s t ud y  w e   a r e   i nte r es t e d  in   a pp l y i n g   t h e  ne ur a l   n e t w o r k s   i n   thr e e   inde pe n d en t  par t s  o f   t he   ph o t o v o lta i c   ( P V )   c h ain  a s   s how n  i n   F ig ur e  1,   ( incom i ng  r a dia t i on  a nd  t e m p er atur e,   P V   pane l   a nd  m a ximum   pow e r   p oi n t   t r a c k ing  ( M P P T )   c ontr o l) ,   i n   o r d er   t o   stu d y   t he  i nf l u enc e   o f  ar ti f i c i a l   i n t e lli ge nc e   on  th is be h av i o r.      2.   PHO T OVO LTAIC GENER AT OR  M ODE L ING   2. 1.     Ph o t ovo l t ai c   c e l l   m od el in g  T h e  pho tov o l t a i c   p a n el   i s  co mp o s e d   o f   sev e ral   sili con   cel ls   c o n ne c t ed  i n  s e r i es  a n d   i n  pa r a lle l.   T he y   a b sor b   s ol a r   e ne r g y  an d  tr a n sfor m   t h em   i nto  e l e c tr ic a l   c ur r e nt.   T h i s  tr an sfor ma tio n  is  d one  b y  c o n v e r t e r s   i n   or d e r   t o   r egu l a t e   the  vo l t age   a nd  cur r en t  ou t p ut   o f  this  s olar   ce l l   F ig ure  2.    Ph D R p II I I   ( 1 )     () ex p 1 S Ds qV I R II nK T        (2 )          F i gur e  1.   O ver v i e w   o f   a   m a x imum   pow e r   poin t   t r a ck i ng,   M P P T- c ont r o lle d  pho tov o lta ic,   P V  ge n era t or   sys t em  with ne u ral  ne twork AN N           F i gur e  2.   E qu i v ale n t  cir c u it  o f   s olar   c e l l       3 1 ex p g s E IK T K T      (3 )  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   E l e c  &  D ri S yst  IS S N :   2088- 86 94       Mo de li ng o f   ph ot ov ol t a ic  syst em   wi t h  m a xim u m  po wer p o i n t tr acki n g  c o n t ro l by  … ( F arid  Sa ada o u i)   1 577 I s :  i s   t he  sa t ura tio n  curre nt o f  t h e   d i ode      t K T V q (4)     t V : is t he  therm ic   v ol ta ge  at  t e mpe r at ure   T    S Rp P VI R I R (5)     from   equa ti o n  ( 1) w e obta i n  the   expr ess i on  of c hara ct eris tic  I- V of the  c h o se n  model     ex p 1 Ss Ph s t VI R V I R II I nV Rp          (6)     () Ph sc i n G II K d T G  (7)     G : S o l a r r a diat i o n   and  n G   :  N o m i n a l  s ol ar   r ad i a ti o n     0 exp 1 sc i s CV t IK d T I VK d T Va      (8)     a :   d i od e   i d e a lit y f a ct o r     () () ex p 1 SS S P P S S S P P P P Ph PP s tP S S P P VR N N I V R N N I IN I N I Va R N N         (9)     P P N  : is the   n u m b e r   o f pho t o v o l ta ic  m odu l e s i n  p ar alle l = 1   SS N   :   i s the  num be r   of  pho tov o lta ic  m odu les i n   s e r ies= 3 6     The   ch o i ce   o f  a  P V   m odel  ge ner a l l y   d e pen d s   on  t h e  use  t h at  w e   w ant  to  m a k e  and  t h e  infor m a tion   ava ila b l e  t o   d e t e r m i ne  t he   p a r am eter s.   E ach  m odel   m u s t   b e   base d   o n   clas s i cal   p r i nc i p l e s   [3]  Ta ble   1 .   In  o r d er   to  i mpr ove   t h e   e lec t r i c a l   m ana g em en t  o f   P V   system ,  it  is  e ssen t i a l   to   m o d e l   and   a n al y s e  t h e s e   s p eci fic  in t r ins i c  char acte r istic s  [4].       T a b l e 1.  The  ele ctrica l  char act e r ist i cs  o f p h o t o v o l ta ic  m od ul e   Par a met e r s   V al u e s   G r :  Sola r ra di a t i o n re f e r e n c e   1000  ( W / m ² )   R s : E quiva le nt  s e r ie s  r e si st a n c e   of  t h e  re s istiv e   c ont a c t s  R s h:  S hunt  r e s istanc e   r e pre s e n ting  the   lea k ing  c u rr e n ts   q:  E l e c t ron  c h a r ge   K :  B ol t z m a nn c o n s ta nt   T   : is  th e  e f f ec tiv e   tem p e r a t ur e   of the  ce l l   T i nit: Initi a l  t e m p e r a tur e  of   t h e PV Ce l l   I s c:  Sh o r t - cir c u i t   cu r r en t   Voc   : Initia l   ope n-c i r c uit volta g e   Ki : T emp e r a tu r e  v ersu s  cu rren t  c o e ff ici e n t   E g  : Ga p  e n e rgy   si lic iu m  0. 5  O h m s   500  O h m s   1. 602* 10^-1 9C   1. 38*1 0^ - 23  J  / °   K   °K   298  °K   3. 33  A  21. 3  V  0. 0025A /°C   1, 12  e V     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          I S S N: 2 0 8 8 - 86 94  I n t   J Po w   Elec  &  Dr i  Sy st,  Vo l. 1 0 ,  No . 3 ,   S e p   2 019   :     1 5 7 5   –   1 591  1 578 2. 2.     A r t i f i cia l   n e u r a l  n e t w or k  m o d e l   The  a r ti f i cia l   n eur a l  ne tw or k  ( A N N )   i s   a   m athem a tica l   c om puta t i o n   co n cept   th a t   b e l ong s  to   t h e   fam i l y   o f  m e t h o d s  of  a r tific ia l   i n te l lige n ce ,   whose  sche ma t i c  d e s ign  r e sem b l e s  t h e   neur ons  o f  the   hum an   br ai n  ba se d on  l o g i ca l  r e as o n i n g.   I t s  s t r uc tur e  is  c o m pose d   o f  t h r e e l a yer s   a s sh ow n  in de t a ils be l ow   c ho ic e i n   Fi g u re  3 .    I n p u t  l a yer :   c o m pose d   o f  thr ee  neur o n s  tha t   t r a nsmi t  the   va lu e   of  t he   i n p u t   s i g nal  tha t   c or r e spon ds  t o  th e   var i a b le  o u t p u t   vol t a ge  o f   t h e  ph o t o v o l t a i c  pa nel  t o   t he   n e x t   l ay e r .    the  h i dde n   la ye r :   w hich  i s  co mpose d   o f  te n  ne ur ons  w i t h  d e f i ne d   a c tiva t i on  f u nct i ons.       the  o u tp u t   l a y e r :  c o mpose d   o f   one   n eur on,   t h e   out p u t   o f   n e u r on  whic h  is  a   0  or  1 lo gic  v a r i ab le.           F i gur e 3.  Char a cter i s t i c  of t h e   P V  ce l l       The  n u m b e r   o f  no des  in  e ac h  laye r   v a r i es   a nd   d e p e n d s   o n  t h e   u s e r .  T h e  A N N   i n p u t  v a r i a b l e s  o r   si gna ls  a r e  the  P V   gener a tor   inp u t  par a m e t e r s  suc h   a s tem p er a t u r e   a n d   s o l ar   r adiat i on,   w hile t he out pu t  si gna l  is  t he  m a x imu m   i dent i f ie d  p o w e r .   Th e  choice  o f   ANN  is  m ad e  acco r ding   t o:  t h e   t y p e   o f   n e uro n s ,  th e  num b e r   of  n e u r on  l a yer s   a nd  t h e   st ud y  m e t h ods ,   the i r   ad va n t a g es  i n  br oa d b a n d  use d   i n  in d u s t r y   i s  t h e   st or a g e   o f   a n   en or m ous   m ass  o f   info rmation   and   th e  direct   s to ra ge   i n  r eal  t im e  o f   t h i s  i n for m a t i on,   a l l ow in g  to  m a k e   l o gica l   dec i s i o n s,   ef ficie n c y   t o  so lv e  p r ob lems  o f  non -lin earities.  T h e   ANN  i s   n ot e d   f or  s ens i tiv it y  to   noise.   Ge n e ra ll y  t h e   ne ur on  o u t p ut  w il l  be   o ne   o r   m o r e   r e f er ence   s i gna l( s)   [ 5] .   The  ANN  p e rf o r ms   t h r ee  c alcu lation   o p e ration s  on  it s in p u t s   [ 6]:     The  po nde r a t i on  ( w ei g h t ) :   th e   m u l t i p li c a t ion  o f   a ny  i npu t   by  a  s p e c i fic  fact or  ( whic h  i s   t h e   c o n n ec ti on   wei g h t ).     The  sum:  acc o r di ng t o  al l  in p u t s  weig h t.      The  ac tiva t io n func tio n  ( f).   The  ar chitectur a l   s y nopti c   o f  the  pr opose d   n e u ral  network  ( 3 - 1 0 - 2 )  co ns ist s   o f  a n   i n p u t   la ye r  wi t h   3   i n p u t s  ( s o l a r   r a d i a t i o n   G ,  t e m p e r a t u r e  T   a n d   v o l t a g e  V ) ,  a  h i d d en   l a y er  o f   1 0   n eu ro ns  a n d   an   o u t put   l ay er  wi th   2   o ut put   ( cu rren t   I   a nd   v olt a g e   V )  F i gu r e   2 2 .   T h e   m o d e l s   u se d  in  M A TLA B  f o r   bu i l d i ng   n e u r o ns  a r e   di ff er e n t ,   u si n g   t he  h yper b o l i c   t an ge n t   s igm o i d   t r a ns fer   f u nct i on  i n   t he   h i dde n  lay e r   “ t ans i g”  a n d   t he  t r a nsfe r   f u n c tio n  “ pur e l i n ”   f o r   t h e   o u t pu t  layer .   T he  h id de n   la yer   tr a n s fe r   fu nc t i o n   i s   a  s i gm oi d  f unc tio n     de f i ned  a s   f o l l o w :     ) . ( 1 1 = ) ( u d e u f ( 10)     Whe r e  d : is t h e   s l o pe  par am eter .  The  en tr y  of   t h e   h i d de n  lay e r   is  e x p r e ssed  b y   t he  f o llow i n g   r el at io nshi p :     ) ( = 1 = i i ij n j b x w u ( 11)     Whe r e  W ij   i s   th e   weig ht   o f   th e   jth   i np ut   X j  t o   t h e   i th   n eur o n  i n   t he   h id de n   laye r   an d  bi  i s   the  b i as.   I f   the   f u nct i o n   i n   t h e   o u t pu t  laye r   i s   l i n ea r   t h e n   t he   n e u r a l  ne tw or k  s e t  i s   e x p re sse d   b y   the   fo llowi n g     re l a ti on sh ip:     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   E l e c  &  D ri S yst  IS S N :   2088- 86 94       Mo de li ng o f   ph ot ov ol t a ic  syst em   wi t h  m a xim u m  po wer p o i n t tr acki n g  c o n t ro l by  … ( F arid  Sa ada o u i)   1 579 )) ( ( = = ) ( = 1 = 1 = 1 = i i ij N j o ij N j i i o ij N j k b x w f w u b u w u y (12)     k y  : is the  o u t put  s i gna l  of t he  k th  o u t pu t ne uro n s a nd  o ki w  is the  w e ig ht o f  t h e it h ou t p u t   i u  to t h e   kiem e  neur ons  i n  the   ou t p u t   l a y er .   The   bi as  a nd  w e i g ht i n g   va l u es  o f  t h e  ne uron   a re   d e t er mined   as  a   f un c t io n  of  t h e   u s a ge   a lg o r i t h m .  W ij   i s  t h e   w e i g h t   o f  t h e  c o nne ct i on  be tw e e n  neuro n s   i   a n d   j   an d  e a c h   n eu r o n   i s   c o n n e ct ed   t o   t h e  s e t   o f   neur ons  o f  t h e  ne x t   l a y e r   by  t h ese  w e ig hts  w h ic h  a r e  re al  numbe rs.  The   con s t u tu t i o n   a nd  type   o f  al g o ri thms   o f   t h e   ANN  a u to mati cal l y   af fect   t h e   M P P T.   T h e   c o n t r i b u tio n   o f   t he  n e u ral  ne t w or k  is  t he refor e   u sed  t o   appr ox im ate  a nd  e v a l ua te   t h e   m aximum   pow er  o f  the  P V   m odu le  a n d   t o  dri v e   the  Boos t  (D C-D C )  pow er  con v er t e r  t o   opera t e   c lo se   t o  the   MPPT,  desp i t e  t h e   d i ffe r en t  o pe r a ting   c o n d i t i ons  t ha t  c h a n ge  t he   cha r ac t e ris tics  of  a   p h o to vo l t a i c  gener a tor  ov er  t i m e  an d  t h a t   im pose   t h e   fo r m a t io n  of  t he   n e u ra l  ne tw ork   i n   a   peri od ic  m a n n e r  t o   r esu lt in a pref e r r ed  M P P T.    The   b oos t   c o n v erter   is  a l s o  know n  as   a   s te p-up  c o n v erter.   I t  i s   g e n era l ly  u se d  in   c onv e r t i ng   a   l ow   inpu t  vol tage  t o  a  hi g h   o utpu t   vo ltage  [7].  T h e   M PP T  co nt ro l   al l o w s   y ou  to   b e   a t   a n y   tim e  fr om  t he  s u n   t o  t h e   ma ximum   po w e r  of  our  P V  system .  To  s im ulate  t h e  m a ximum   p o w e r,  w e  f i r s t  c o n n e c t e d  o u r   P V   s y s t e m   direc t l y  t o t h e  loa d ,  an d  the n  w e  con n e c te d the   b o o st  c o nve rter   c ontro lle d by  t h e  MP P T   b e t w e en t he   l oa d  an d   the P V  system   [7].      3.   CHARACTE R IS T I CS AN A L Y S I S   OF A PHOT OVOLTAIC GENE R A T OR   3.1.   Charac t er ist i c I-V   &  P-V  The   c u r r ent  I ph  pr od uce d   b y   the  c e l l  is  d i r ectl y   p ro port i o n al  t o  t h e  so la r   ra d i a tio n  G ,   w it h  a  sma ll  vo lta ge   v a r ia ti on   a nd   t he  o p e n  c i r c u it  vo l t a g e  w i ll  decr e a se  o n ly   s li ght ly   w it h  rad i a t i on.  T h u s,   t he  o p t i m al   pow er   o f  t h e   ce l l   i s  pr act ica l l y   p r o p o r t i ona l  to  t he   r a d i a tio n  a n d  the  m a x i m u m  pow er  poin t s  ar e   appr ox im ate l y  a t   t he sa m e   vo l t a g e  [8].     3.1. 1. In f lu e n ce of  th e   t emp é r a t u r e   o n  t h e   I - V  &  P - V   c h a ra c t eri stic  F i gure  4  a n d  F i g u re   5   s h o w s   t he   c har acte r i s t i cs  o f  the  I-V   a nd  P - V   of  t he   p h o t o vol ta ic  m odu l e   w i t h   a  m a ximum   se lec t e d   p ow e r   o f  ap pr oxim a t e ly   5 5 W ,  i n   a   t em pera tur e   v aria tio n  from   ( 10 ° C   t o   6 0 °C) .   T hi s   tem p era t ur e  i n c r ea se  h as  a   d irec t  i n fl uenc e   o n   t he   b e h a v i our  o f   t he   P V ,   i t  ca u s e s   a   r educ t i o n   i n  t h e   o p en   circ u i t  v o l t a g e  of  a b out  2   m V  per   de gre e   w it h  a  ne g l i g i b le  i nfl uenc e  o n   t h e   p h o t o-c u rr ent  co ns ide r ed.   In  t he   sam e   w ay,  the   p o w e r  pr oduc ed  d e c re ases  s lig h tly  f ol low i n g   t he   v ol tag e   d ec li n e ,  whi c h  di re ctl y   r e f l ect s  th e  dec r ea se   i n  th e   m a ximum   a v a ila b l e   p o w e r,   t here fore ,  o n   t he   e ffi ci ency   o f   th e   cel l.  C on seq u e nt ly ,  th e   un des i rab l e  e f fe ct   o f  t e mpe r ature   on  a   ph ot o v o l t a ic   p an el  c a n   d am ag e  t h e  sys t e m   a nd   s hor te n  i t s  li fe ,  espec i al ly  i n   t h e hot tes t  a rea s .    3.1. 2. In f lu e n ce of  th e   r ad iation  on  th e I- V &  P-V  carac t ér ist i c  Th e  in fl u e n ce  o f   s o l ar  r a d ia t i on   o n  c h aract eri s t i c  I-V  i s   c on si dera bl e ,   e spe c ia l l y  o n   t he   p h o t o - c u rre n t   and   we ak  o n   t h e vo lt a g e :     ph c II A G  (13)   α:  i s  the l i g h t   a bsor pt i on coe f ficie n t  an d A :   i s  t h e   a c t i ve  sur f ace  of  the c e l l .  The   c h ara c teri s t i c  s hows t h at  t he  effici enc y  d epe n d s   o n t h e  rad i a ti on:     ma x m a x ma x . i PV I PG A  (14)     Thi s   f a c to r  i s   v ari a b l e   th roug hou t  th e  d a y  a n d  c a nno t   b e   i n c rea se d,   t here fore   on  t h e  p o w e r-vol ta ge   cha r ac t e ris tic,   depe n d i n g  on  t h e  re l a tio nsh i p   ( 13)  a n d   f or  b ett er  P V   pe rfor m a n c e  re sol u ti on,  t h e   s o l u t ion  i s   t o   cho o se  a   l a r ge  a re a  o f  hig h r a dia t ion  t o   e x p o s e  th e   so lar  pane l s  [ 9 ].   F i gures  4   a n d   5   s how   t he  v a r iat i o n   o f  t h e   I - V   and  P - V   cha r ac t e r istic s  of  t he  P V   modu le  a t   d i ffere n t   tem p era t ur es  w hic h   r a n ge  f r o m  0  °  C  t o   6 0  °  C  w h en   t h e   r adia t i o n  i s   k e p t  c o nsta n t   a t  1 000  W  /  m2.   A s   t he  tem p era t ur e  in c r ea ses,  t he  s hor t   c i r c u i t   cur r ent   inc r ea ses,  b u t   t he  o pe n- circu it  vol ta ge   d e c re ases.  Th u s ,  the   ou tpu t   pow er  o f the  ce ll  i s   a ls o   dec r ea se d.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694  Int J  P o w   El e c  &  D ri S yst ,  V ol.  10,  N o.  3 , S e p   2 0 1 9  :   1575  – 1 591  1 580 F i gures 6  a n d  7  s h o w   t h e   va r i at i on of  t h e   I -V   a nd   P -V   c ha rac t e r i s t i c s  of   t h e   P V  mo dul e   a t   a   c on st a n t  a m b i e n t   t e mp e r a t u r e  T  =   25   °   C ,  by   m odi fy in g  t h e  ra di at ion   v a l u e s   from   25 0  W  /  m2  t o   100 0  W  /  m2.   If  t he   radia t i o n incr e a se s the m a xi m u m  pow er  is hi g h er  a nd a l so   t he  c u rre n t   a ls o incre a ses.   F i n a l l y   w e  c a n  e a s i l y  s a y  f r o m   t h ese  figures  that  t he  operating   p oi nt   o f  th e  maxi mu m  p o w er  gene ra ted  is  due   t o  t h e  i n cr e a se  o f   the   so la r   r a diat i on  w h ic h  c ause s  an  i ncr ease   o f   t he   c urre nt  d ue   t o  t h e   circ u i t  of c ut  i s   of c ourse  t he  vo l t a ge  i n  the   ope n   circ u it  rem ains a l m os t cons ta n t .        F i gure  4. V olta ge  cur rent  c har a cter i s t i c,  I -V  of  a  p hot ovo lt a i c mo dul e, P V f o r d i ff e r en t   t e mp erat u r e s   a nd co ns ta nt r adia t i o n       F i gure   5.  V olta ge  pow er  c har acte r isti c,  P -V of a   p hot ovo l t a i c  mo dul e, P V f o r d i ff e r en t   t e mp erat u r e s   a nd co ns ta nt r adia t i o n       F i gure  6.  V olt a ge c urre nt   c ha r acte r ist i c  I-V  o f  a  p hot ovo l t a i c  mo dul e P V  f o r  d i f f e re nt  ra d i a t i o n s  an d   c o nst a nt  t e m p e rat u re     F i gur e 7.  V olta ge  pow er  cha rac t e r is t i c   P - V   of a  ph o t o v o lta ic  m od ule   P V  for  diffe ren t  r adia ti ons  a nd    c o nst a nt  t e m p e rat u re       4.   Photov olt a ic  s y s t e m  cont rol b y  neur o n  array   4.1.    PV system b a se d  on  n eu ron - n e twor k   The   fo ll ow in g   fi gures  s how   t he  c l i m a tic  v aria ti o n s  me asure d   on  the  06 / 0 1 / 201 1  by   t he   w e a t her   service s  i n  s o m e  Saha r an cit ies of  A lger ia   f or   a   d ura tio n of  2 4  ho u rs  F i g ur e 8 .   B ec har c i t y  ha s  bee n   ch ose n  as   a  sam p le.  S i m u la t i o n   r es ults   o b t a i n e d  in  2 D   and  3D   u n d e r   M at la b /S im ul i nk  sh ow   t h e   p er form ance   o f  P V   syste m   b ehav i o r  con t rol.           F i gur e 8.  Rad i a ti o n  var i a tio n  sc hem a   f or  A l g e r ia n sou t her n  m eas ure d  by  t h e   w e at her  service s  on    0 6   Jan u a ry  2011  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J  P o w   Elec  &  D r i   S y st   I S S N :  2088- 86 94       Mo del i ng o f  p h o t o v o l t ai c  syst em   w i t h  m a x i m u m   po w e r p o i n t   trac ki n g  c ont ro l by  … ( F a r i d  Sa a d a o u i)   1 581 4. 1. 1.   A p p lica t ion   of   A N N   o n   r a d i at ion   The   q u a d r a t i c  so lar   ra di a tio n   error   is  v e r y  ne g lig i b l e ;  it  i s   o n  the   or de r   of   1 0 -4   w h i c h   e xp la in s  t h e  im por tance   o f   ANN   a s  inp u t   o f  t h e  P V   p a n e l .  Da ta  b a s e   radia tio n   v ar ia t i on   o f   B e cha r   c it y  m easur e d   b y  th e   w e ather   ser v i c es  on Ja nuar y  06,   2 01 1  o v e r  a  p e r io d  o f   2 4 h o ur s  w i t h out  n eur a l   ne tw or k   as show n  i n   F igur e 9.   I n   F igur e  1 0   is   a r c hi t e c t ur a l   s yn o p tic  o f  r a d i a tio n  pr o pose d   b y   n eur a l  net w or k  ( 1 - 1 0- 1) .   I n   F igur e  1 1   i s  A N N   b l o c   S imulink   o f   r ad ia t i on .  I n   F ig u r e  1 2   is  ANN  train i n g   o f   r ad ia ti o n   w ith  M a tla b / Sim u li nk.   I n  Fig u re   13  is   th e  sq u a red   er ro r  o f  th e   ANN t r ai n i n g   o f   r ad iation  with   M a tlab/ Sim u lin k.           F i gur e 9.  Da t a ba se r adia t i o n  var i a t i o n   o f Be c h ar  c it y   m easure d   b y  t h e   w e ather   ser v ice s   on  Ja nuar y   06,   2 0 1 1   over   a  per i o d   o f  24  h o u r s   w ith ou t   ne ur a l   n e t w o r k         F i gur e  1 0 .   A r c h i t ec tur a l  sy no ptic  o f  r a dia t i o n  pr o pose d   b y  ne u r al  n et wo rk (1 - 1 0 -1 )          F i gur e   1 1 .   A N N   bl oc   S i m ul i n k  of  r adia t i o n           F i gur e   1 2 .   A N N   Tr ainin g   o f  ra di a tio n  w ith  M a t la b/S i m u l i n k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694  Int J  P o w   El e c  &  D ri S yst ,  V ol.  10,  N o.  3 , S e p   2 0 1 9  :   1575  – 1 591  1 582     F i g u r e 13 .   Th e  sq u a red   er ro r o f  th e   ANN  t r a i nin g   o f   rad i atio n   w it h   M a tl ab/ S i m u l in k      4.1. 2. A p p l i ca t i on  of  AN N  on  tem p e r a tu r e   Tem p era t ure  v a riat ion  sc hem a   f or   A l g eria n   so ut hern  m ea su r e d  by  t h e  we ather  se rv ic es  o n  0 6   Jan u ar y 20 1 1   a s  sh ow n i n  F ig ure 1 4 . D a ta ba s e tem p era t ur e varia t i on   o f   B e c h ar  c i t y   m ea su red   b y   th e   weat h e r  service s   o n  Ja nuar y   06,  201 1  o v er  a   p erio d  of  24  ho ur s  w i t hou t  ne ura l   n etw o rk  a s  sh ow n  in  F ig ure   15.  I n  F i gure   1 6   i s  ar c h itec t ur al  s y n o p tic  o f  t h e  pr op ose d   n e u ral  ne t w or k  of  T e m pe rature   ( 1-1 0 -1) .   I n  F i g u re   17  i s   A N N   b l o c   s i mul i nk o f   t em pe ra t u r e  a s show n.          F i gur e 1 4 .   Temper ature   var i a t i o n sc hem a  for  A l ge ria n   s o u t h er n   m easure d  by the   w e at her  service s   on 0 6  Ja n uary  201 1     F i gure  1 5 .  D a ta  b ase  t e mpe r ature   va ria t i o n  o f  Bec har  c ity  m e a sure d by t h e  w e a t he r  se rvices  o n Jan u a r y 0 6 ,   2 011  o v e r a   p e ri od  o f 24  h ou r s  wi t hou t   n e u r a l   ne t w o r k           F i gure  1 6 .   Ar c h i t ec tura l   sy no p t ic  o f the   pr op ose d   n eura l   ne t w or k of tem pe r a ture  ( 1-10-1)       0 20 40 60 80 100 12 0 14 0 160 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 10 1 B e s t   T r a i n i n g   P e r f or m a n c e   i s   0 . 0 0 0170 06  at   e po ch  1 71 M e a n  S qua r e d  E r r o r     ( m se ) 171  E p o c hs     Tr a i n Be s t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J  P o w   Elec  &  D r i   S y st   I S S N :  2088- 86 94       Mo del i ng o f  p h o t o v o l t ai c  syst em   w i t h  m a x i m u m   po w e r p o i n t   trac ki n g  c ont ro l by  … ( F a r i d  Sa a d a o u i)   1 583     F i gur e  1 7 .   A N N   bloc  s imu l in k  of  t e m pe r a tu r e       W e   w i l l  u s e   t w o   n e t w o r k s   o f  n e u r o n s   a t   a   t i m e ;  t h e  f i r s t  n e t w o r k   wh ose  ro le   i s   to   e st ima t e   the   r a dia t i on  a n d  t h e  sec o nd  i s   t o   estima t e   t h e  t e m p er a t ur e  w h ich  g i v e  t h e  corr e s p o ndi ng   c urren t   a nd   v o l t a g e   o f  th e  PV   p an el.  I n   F igu r e  1 8   is  ANN  t r ain i n g   o f   t emp e ratu r e   w i t h   Ma t l a b /S i m uli n k.   I n  F i gur e  19  is  t he   s q u ar ed   e r r o r   of   t he   A N N   t r ain i ng   o f   te m p e r atur e   w i t h   M at la b / S i muli n k .   I n   F ig u r e  2 0   i s  sc he ma   o f  r a dia t i o n  a n d   tem p er at ur e  var i a tio n  Bec har   cit y   a s  Januar y   06,   201 1  i n   d u r a t i on  of   2 4 h   w i t h  ne ur al  n e t w o r k           F i gur e  1 9 .   T h e   s quar e d  er r o r   of  t he  A N N   t r a i n i ng  o f   tem p er at ure  with  M at la b/Sim u l i n k       F i gur e   1 8 .   A N N   Tr ainin g   o f  te mpe r atur e  w i t h   M a t l a b/ Si mu lin k        Th e  s q u a red   erro r  o f   t h e   t emperatu re  i s  v e r y   n egligib le,  it  is  on  t h e  or de r   o f   1 0 -4   w h i ch  e xpla i n s   t he   im por tance   o f   A N N   a nd  the   f o l l o w i ng  sc he m a   s how s  the  equ i vale nc e   w i t h   F i gur e  9  an d  F i gur e  1 5 .           F i gur e   2 0 .   S c h e m a   o f  r a diat io n  and  t e m p e r a t ur e   va r i at ion  Be cha r  ci t y  as Januar y  06,  2 011 in  d ur ation  of  24h  w i t h   n e u r a l  net w or k      0 5 10 15 20 25 30 35 10 -6 10 -4 10 -2 10 0 10 2 B e s t  T r a in in g   P e r f o r m a n c e  is  6 .8 1 8 1 e - 0 6   a t  e p o c h  3 5 M ean   S q u a r e d   E r r o r     ( m se) 35   E p o ch s     Tr a i n Be s t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694  Int J  P o w   El e c  &  D ri S yst ,  V ol.  10,  N o.  3 , S e p   2 0 1 9  :   1575  – 1 591  1 584 The  fo l l ow in g ste p s  of va r ia t i o ns  a re     from  00h 0 0  to  07 h 0 0 :  t he  r adi a t i o n  ( G = 0)  and  t h e   tem p er at ure  (T =2° C ).     from  07h 0 0  to  12 h 0 0 :  t he  r adi a t i o n  a nd t h e  t e mpe r ature   incr e a se s  rapid l y.    f r o m   1 2 h00   t o   1 3h3 0:   t h e   r ad i a t i on   i s  max i mu m  (G=max )  a n d  th e  t emperature  i s  al s o   m axim um  (T=max ) .     from  13h 3 0  to  18 h 0 0 :  t he  r adi a t i o n  ( G )  a nd the  tem p era t ure   ( T )  be gin  to   d ec rea s e   r a pidly .     from  18h 0 0  to  00 h 0 0 :  a t n i g h t ,  no r a diat io n (G =0)  an d the  t e m p e ra t u r e  te nds  t ow a r ds ( T=3.  5°C).    4.1. 3. A p p l i ca t i on  of  AN N  on  th e  PV  gen e rat o r   To   m ak e  th e   co nv ersio n   o f   s o l ar  e n e rgy   in to   e l ect ri c a l   p o we r  ef fe ct ive   a t   t he   o u t pu t  o f   t he   P V   pa nel,   i t   i s   p r e f e r a b l e  a n d   i n d i s p e n s a b l e   t o  o p e r a t e  i t   c l o s e   t o  a  p o i nt   o f   ma ximu m  p o w er,  a s   t hi s  p o w e r   v a r i e s  con s ta n tly  a c c o rd in g  t o   t he  c lima t o l og ica l   c on d iti on s  (radia t io n  le vel  s o lar,   t emperature  o f  s u rf ace  and  the  vo lta ge  o f  m o du le.) ,  or  t he   ope ra ti n g   p ow e r   t ha t   is  d e t e r m i ne d  fro m  the s e   th re e  i npu ts  d i r ect ly   a ff ect s   t h e  des i g n  an d   p erform ance  of  th e   system .  Cur r ent  a n d   vol ta ge   v aria ti o n   s up plie d  b y   t h e  PV   p a n e l   w i t ho u t   neu r al  n e t w o rk   a s  show n  in     F i gure   2 1 .   I n   F i gur e  2 2   i s  a r c h itec t ural   s y n o p tic   o f  the   pr o p os e d   n e u r a l  netw ork  (3- 10- 2).   In  F igu r e  23  is   ANN  t r ai ni ng   o f  rad i at io n  and   t e mp eratu r e  wi th   M at l a b/ Simu l i nk .   I n  F i g u re   2 4  i s   t he   s quar e d  err o r   o f   t h e   ANN  t r ai n i n g   o f   radi ati o n  an d   t e mp er at u r e  wi t h   M a t l a b / S i mul i n k .   I n  F i gure  2 5   i s  vo lta ge  c urren t   cha r ac t e ris tic,   I-V   o f  a   p h o to vo l t aic   m odu le   f or  t he   d iffer e nt   te mpe r a t ure s   a n d   c on sta n t  ra di a tio n  w i t h   n e u ra l  netw ork.   I n  F i g u re   26  is  v ol t a ge  p ow er   c har acter i s t i c,   P -V   o f  a   phot ovo lt ai c   modu l e   f o r   t h e   d if f e re nt   tem p era t ur es a nd co ns ta nt r ad iat i on  w i t h   n eu ra l   netw ork.           Fi g u r e 21 . Cu rre n t  a nd  v olt a ge  v a r i a t i o n   supp li ed  b y   t h e P V  p a n e l  w it ho ut  n e u ral  ne tw ork           F i gure  2 2 . A rc hi tec t ura l  sy n o p tic  o f  t h e   pr op ose d   n eura l   ne t w or k  (3-10-2)       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.