A two-stage MPPT controller with energy-regret coordination and transition memory for PV systems under complex partial shading conditions
यह शोध पत्र ER-ISSA-IVY का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन दो-चरणीय हाइब्रिड MPPT नियंत्रक है जो जटिल आंशिक छायांकन स्थितियों के तहत प्रोबिंग नुकसान और ओवरशूट को कम करते हुए उच्च स्थैतिक और गतिशील दक्षता प्राप्त करने के लिए एक ऊर्जा-पछतावा नियम (energy-regret rule) और एक ट्रांज़िशन मेमोरी तंत्र द्वारा समन्वित एक उन्नत स्पैरो सर्च एल्गोरिदम को आइवी (Ivy) एल्गोरिदम के साथ एकीकृत करता है।
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सौर पैनल नवीकरणीय ऊर्जा परिवर्तन के कार्यबल हैं, लेकिन वे अपने परिवेश के मामले में आश्चर्यजनक रूप से नाजुक होते हैं। एक फोटोवोल्टिक ऐरे (photovoltaic array) को एक विशिष्ट 'स्वीट स्पॉट' पर संचालित होने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहाँ यह सबसे अधिक बिजली उत्पन्न करता है, जिसे 'मैक्सिमम पावर पॉइंट' (अधिकतम शक्ति बिंदु) कहा जाता है। पूर्ण, समान सूर्य के प्रकाश के तहत, इस बिंदु को खोजना सीधा है; वोल्टेज और पावर के बीच का संबंध एक साधारण पहाड़ी जैसा दिखता है जिसका एक एकल शिखर होता है। हालाँकि, वास्तविक दुनिया शायद ही कभी पूर्ण होती है। बादल, धूल और पास की इमारतें अक्सर सौर ऐरे पर असमान छाया डालती हैं। जब ऐसा होता है, तो पैनलों की विद्युत विशेषताएं जटिल तरीकों से बदल जाती हैं, जिससे शक्ति का एक परिदृश्य बनता है जो एक एकल पहाड़ी के बजाय कई अलग-अलग ऊंचाइयों वाले शिखरों वाली एक ऊबड़-खाबड़ पर्वत श्रृंखला जैसा दिखता है। उच्चतम शिखर वास्तविक अधिकतम शक्ति का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन पास में कई छोटे, भ्रामक शिखर भी होते हैं।
दशकों से, इस शक्ति को ट्रैक करने का मानक तरीका एक सरल "पहाड़ी चढ़ने" वाला दृष्टिकोण रहा है। कंट्रोलर सिस्टम को थोड़ा सा हिलाता है, यह जांचता है कि क्या बिजली बढ़ी है, और उसी दिशा में आगे बढ़ता रहता है। यह एक एकल पहाड़ी पर ठीक काम करता है, लेकिन छायाओं वाली पर्वत श्रृंखला में, यह अक्सर एक छोटे, स्थानीय शिखर पर ले जाता है, जिससे बहुत बड़ा वैश्विक शिखर अछूता रह जाता है। सिस्टम उस ऊर्जा के लिए समझौता कर लेता है जो वह उत्पन्न कर सकता था, जिससे कभी-कभी उपलब्ध शक्ति का एक बड़ा हिस्सा नष्ट हो जाता है। इसे हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने प्रकृति से प्रेरित तरीकों की ओर रुख किया है, जैसे पक्षियों के झुंड या कीटों के समूह, जो उच्चतम बिंदु खोजने के लिए पूरे परिदृश्य का अन्वेषण करते हैं। फिर भी, इन उन्नत तरीकों को भी एक दुविधा का सामना करना पड़ता है: उन्हें पूरे रेंज की खोज करने में बिताए जाने वाले समय और उस ऊर्जा के बीच संतुलन बनाना होता है जो वे अभी भी खोज रहे हैं जबकि खो रही है। गलत जगह का परीक्षण करने में बिताया गया हर क्षण वह ऊर्जा है जो प्राप्त नहीं की जा रही है।
गुआंगडोंग ओशन यूनिवर्सिटी और गुआंगडोंग पावर ग्रिड के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नया कंट्रोलर विकसित किया है जो इस जटिल इलाके में अधिक बुद्धिमानी से नेविगेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उनका दृष्टिकोण, जो एक हालिया अध्ययन में वर्णित है, दो अलग-अलग रणनीतियों को एक एकल, दो-चरणीय प्रणाली में जोड़ता है। पहला चरण एक व्यापक-रेंज वाले स्काउट की तरह कार्य करता है, जो उच्चतम शिखर के सामान्य क्षेत्र का पता लगाने और पूरे वोल्टेज रेंज में व्यापक रूप से घूमने के लिए "स्पैरो सर्च" (गौरैया खोज) एल्गोरिदम के एक उन्नत संस्करण का उपयोग करता है। दूसरा चरण एक सटीक पर्वतारोही की तरह कार्य करता है, जो न्यूनतम डगमगाहट के साथ सटीक शिखर को खोजने और उस पर टिकने के लिए आइवी (ivy) पौधों की वृद्धि के मॉडल पर आधारित एक विधि का उपयोग करता है। नवाचार न केवल इन दोनों विधियों को संयोजित करने में है, बल्कि इस बात में भी है कि सिस्टम व्यापक खोज से सटीक चढ़ाई की ओर कब स्विच करने का निर्णय लेता है।
शोधकर्ताओं ने "एनर्जी रिग्रेट" (ऊर्जा पछतावा) पर आधारित एक नियम पेश किया। सरल शब्दों में, सिस्टम लगातार यह गणना करता है कि क्या निरंतर खोज करने से होने वाला संभावित लाभ उस ऊर्जा से अधिक है जो वह वर्तमान में इष्टतम स्थान पर न होने के कारण खो रहा है। यदि गणित यह सुझाव देता है कि आगे की खोज करने में उस ऊर्जा से अधिक खर्च होगा जिसे वह वापस पाने की संभावना है, तो सिस्टम व्यापक खोज को रोक देता है और तुरंत सटीक चढ़ाई मोड में स्विच कर देता है। यह कंट्रोलर को उन क्षेत्रों का अन्वेषण करने में समय बर्बाद करने से रोकता है जिन्हें पहले ही खारिज किया जा चुका है या जहाँ निवेश पर प्रतिफल बहुत कम है। इसके अलावा, सिस्टम में एक प्रकार की स्मृति (मेमोरी) शामिल है। यदि सूरज बदलता है और छाया का पैटर्न बदल जाता है, तो कंट्रोलर जांचता है कि क्या उसने पहले इस विशिष्ट पैटर्न को देखा है। यदि उसने इसे देखा है, तो वह पिछली बार मिले शिखर के स्थान को याद करता है और वहीं से अपनी खोज शुरू करता है, बजाय इसके कि वह शून्य से शुरुआत करे। यह "वार्म रीस्टार्ट" (warm restart) क्षमता को प्रदान करता है, जिससे सिस्टम पैनलों पर चलते बादलों के पैटर्न के अनुकूल तेजी से रिकवर कर पाता है।
टीम ने विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करके सौर ऐरे के विरुद्ध अपने नए कंट्रोलर का परीक्षण किया, जिसे उन्होंने ER-ISSA-IVY नाम दिया है। उन्होंने सिस्टम को समान सूर्य के प्रकाश से लेकर गंभीर, जटिल शेडिंग पैटर्न तक के विभिन्न परिदृश्यों के अधीन किया जो कई भ्रमित करने वाले शिखर बनाते हैं। स्थिर परीक्षणों में जहाँ शेडिंग नहीं बदल रही थी, नए कंट्रोलर ने शत प्रतिशत समय में वास्तविक उच्चतम शिखर को खोज लिया, और ऐसा उसने अन्य परीक्षण किए गए तरीकों की तुलना में अधिक तेजी से और कम उतार-चढ़ाव के साथ किया। गतिशील परीक्षणों में, जहाँ बादलों के गुजरने का अनुकरण करने के लिए सूर्य का प्रकाश तेजी से बदल रहा था, कंट्रोलर ने 94.35 प्रतिशत की गतिशील ऊर्जा दक्षता बनाए रखी। इसका अर्थ है कि बदलते दिन के दौरान, इसने लगभग उस पूरी ऊर्जा को कैप्चर किया जो सैद्धांतिक रूप से उपलब्ध थी, जो मानक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन है जो अक्सर निचले शिखरों पर अटक जाते हैं।
शोधकर्ताओं ने एक वास्तविक-विश्व पावर कनवर्टर के साथ कंट्रोलर के काम करने का भी सिमुलेशन किया, जो बिजली के प्रवाह को प्रबंधित करने वाला हार्डवेयर है। इन परीक्षणों में, नए सिस्टम ने उल्लेखनीय स्थिरता दिखाई, जिससे बहुत कम विद्युत "रिपल" (ripple) या ओवरशूट (overshoot) उत्पन्न हुआ, जो हार्डवेयर पर तनाव पैदा करने वाले उतार-चढ़ाव हैं। अल्जीरिया में उपग्रह डेटा से प्राप्त सूर्य के प्रकाश के ऐतिहासिक प्रोफाइल के विरुद्ध परीक्षण करने पर, कंट्रोलर ने 99.99 प्रतिशत की डे-इंटीग्रेटेड एफिशिएंसी (दिन-एकीकृत दक्षता) हासिल की। यह परिणाम बताता है कि पूरे दिन के दौरान, सिस्टम ने सैद्धांतिक अधिकतम के मुकाबले लगभग कोई ऊर्जा नहीं खोई। अध्ययन में एक विशिष्ट परीक्षण भी शामिल था जहाँ शोधकर्ताओं ने "मेमोरी" फीचर और "एनर्जी रिग्रेट" नियम को एक-एक करके हटाया ताकि यह देखा जा सके कि कौन सा हिस्सा सबसे अधिक महत्वपूर्ण है। परिणामों ने दिखाया कि दोनों विशेषताओं ने अनूठे योगदान दिए: ऊर्जा-रिग्रेट नियम ने सिस्टम को बदलते बादलों के प्रति तेजी से प्रतिक्रिया करने में मदद की, जबकि मेमोरी फीचर ने समान छाया पैटर्न दोहराने पर तेजी से रिकवर करने में मदद की।
हालांकि परिणाम प्रभावशाली हैं, लेखक सावधानीपूर्वक यह नोट करते हैं कि ये निष्कर्ष सिमुलेशन से आए हैं, न कि किसी भौतिक सौर फार्म से। अध्ययन यह सिद्ध करता है कि तर्क एक नियंत्रित डिजिटल वातावरण में काम करता है, लेकिन वास्तविक दुनिया की स्थितियों में सेंसर शोर और हार्डवेयर सीमाएं शामिल होती हैं जो सिमुलेशन में पूरी तरह से मौजूद नहीं थीं। शोधकर्ता हार्डवेयर प्रयोगों के माध्यम से आगे बढ़ने की योजना बना रहे हैं ताकि यह देखा जा सके कि वास्तविक क्षेत्र की स्थितियों में कंट्रोलर कैसा प्रदर्शन करता है। फिलहाल, यह कार्य इस बात का एक ठोस खाका प्रदान करता है कि कैसे सौर प्रणालियाँ अधिक स्मार्ट बन सकती हैं, जो सरल 'हिल-क्लाइंबिंग' से आगे बढ़कर एक अधिक परिष्कृत रणनीति अपना सकती हैं जो खोज की लागत और प्राप्त ऊर्जा के मूल्य को तौलती है। खोज और दोहन के बीच संतुलन बनाकर, पिछले सबक याद रखकर, यह नया दृष्टिकोण सौर प्रणालियों को अधिकतम संभव शक्ति निकालने की दिशा में एक मार्ग प्रदान करता है, भले ही आकाश पूरी तरह से साफ न हो।
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