Robust Photovoltaic Parameter Estimation Using Various Optimization Algorithms. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Ali Maher Ali Mohammed.pdf Restricted to Repository staff only until 23 February 2027. Download (4MB)

Arabic Abstract

يشهد العالم في الوقت الراهن تحولًا جذريًا نحو تبني مصادر الطاقة النظيفة والمستدامة، في ظل التحديات المتزايدة المرتبطة بندرة الموارد الأحفورية وتدهور البيئة وتغير المناخ. وتُعدّ الطاقة الشمسية من أبرز مصادر الطاقة المتجددة وأكثرها وفرة واستدامة، حيث تمثل النظم الكهروضوئية (Photovoltaic Systems) ركيزة أساسية في منظومة إنتاج الكهرباء النظيفة. ولتحقيق كفاءة عالية في تصميم وتشغيل الأنظمة الكهروضوئية، تُعَدّ النمذجة الكهربائية الدقيقة لخلايا ووحدات الطاقة الشمسية خطوة محورية، إذ تتيح التنبؤ الدقيق بأداء النظام وتسهيل عمليات التحكم والتحسين. تتناول هذه الرسالة دراسة شاملة لمشكلة تقدير معاملات النماذج الكهروضوئية، والتي تمثل أحد التحديات الرئيسة في تحقيق دقة التمثيل الرياضي للعلاقة غير الخطية بين التيار والجهد في الخلايا الشمسية. وتشمل النماذج المدروسة كلًّا من نموذج الصمام الثنائي الأحادي (SDM) ونموذج الصمامين الثنائيين (DDM) ونموذج الثلاثة صمامات (TDM)، وذلك بهدف تمثيل الخصائص الكهربائية للخلايا الشمسية بدرجات متفاوتة من التعقيد والدقة. تم في هذا البحث تطوير خوارزميتين ذكيتين جديدتين من فئة خوارزميات التحسين الميتاهيوريستية المستوحاة من الطبيعة، وهما خوارزمية (Horse Herd Optimizer – HOA) وخوارزمية (Elk Herd Optimizer – EHO)، لتقدير معاملات النماذج الكهروضوئية بدقة وكفاءة عاليتين. وتتميز الخوارزميتان بقدرتهما على تحقيق توازن فعّال بين الاستكشاف والاستغلال أثناء البحث عن الحلول المثلى، مما يحد من مشكلة الوقوع في الحلول المحلية ويعزز سرعة التقارب نحو الحل الأمثل. تم اختبار الخوارزميتين المقترحتين على كلٍّ من الخلايا الشمسية المنفردة والوحدات التجارية، مثل الخلية RTC France والوحدة Photowatt-PWP201، وذلك باستخدام النماذج SDM وDDM وTDM. وقد تمت مقارنة أدائهما بعدد من خوارزميات التحسين الحديثة المنتشرة في الأدبيات العلمية من حيث دقة التقدير، وثبات الأداء، وسرعة التقارب. وأظهرت النتائج أن كلًّا من HOA وEHO حققتا تحسينًا ملحوظًا في دقة الاستخلاص وتقليل مؤشرات الخطأ مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE) وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) مقارنة بالطرق التقليدية. كما أظهرت خوارزمية HOA كفاءة متميزة في الحفاظ على استقرار الأداء تحت ظروف بيئية متغيرة تشمل تذبذبات الإشعاع الشمسي ودرجات الحرارة. وفي مرحلة لاحقة، تم تطبيق الخوارزميتين لاستخلاص معاملات النماذج SDM وDDM وTDM لثلاث وحدات كهروضوئية تجارية مختلفة في تقنيتها: أحادي البلورة (SM55) ومتعدد البلورات (KC200GT) ورقيقة الغشاء (ST40). أُجريت عملية التقييم الأولى عند مستويات إشعاع شمسي تراوحت بين 200 و1000 واط/م² مع تثبيت درجة حرارة الخلية عند 25°C، بينما تم في المرحلة الثانية دراسة تأثير درجة الحرارة عند إشعاع ثابت 1000 واط/م² مع تغيير درجة الحرارة من 25 إلى 75°C بخطوات منتظمة. وقد أظهرت النتائج أن الخوارزميتين المقترحتين تتمتعان بقدرة عالية على التكيّف مع تغيرات الإشعاع والحرارة، مع المحافظة على دقة عالية في تقدير المعاملات واستقرار النموذج الكهربائي. تؤكد نتائج الدراسة فعالية الخوارزميات المقترحة في تحقيق نمذجة أكثر واقعية ودقة للأنظمة الكهروضوئية، مما يسهم في تحسين كفاءة التصميم والتشغيل لأنظمة الطاقة الشمسية الحديثة. كما تمهد هذه النتائج الطريق لأبحاث مستقبلية تستهدف تطوير نسخ هجينة من الخوارزميات المقترحة وتطبيقها في المراقبة الفورية وتحليل الأداء لأنظمة الطاقة الكهروضوئية واسعة النطاق.

English Abstract

The world is currently witnessing a radical shift towards adopting clean and sustainable energy sources, in light of the increasing challenges associated with the scarcity of fossil resources, environmental degradation, and climate change. Solar energy is one of the most prominent, abundant, and sustainable renewable energy sources, with photovoltaic (PV) systems representing a fundamental pillar of the clean electricity generation system. To achieve high efficiency in the design and operation of PV systems, accurate electrical modeling of solar cells and modules is a pivotal step, as it enables accurate prediction of system performance and facilitates control and optimization processes. This thesis addresses a comprehensive study of the problem of estimating the parameters of photovoltaic models, which represents one of the main challenges in achieving accurate mathematical representation of the nonlinear relationship between current and voltage in solar cells. The models studied include the single-diode model (SDM), the two-diode model (DDM), and the three-diode model (TDM), with the aim of representing the electrical characteristics of solar cells with varying degrees of complexity and accuracy. In this thesis, two new intelligent metaheuristic optimization algorithms inspired by nature, the Horse Herd Optimizer (HOA) and the Elk Herd Optimizer (EHO), were developed to accurately and efficiently estimate photovoltaic model parameters. The two algorithms achieve an effective balance between exploration and exploitation when searching for optimal solutions, reducing the problem of localized solutions and increasing the speed of convergence toward the optimal solution. The proposed algorithms were tested on both single solar cells and commercial modules, such as the RTC France cell and the Photowatt-PWP201 module, using the SDM, DDM, and TDM models. Their performance was compared with several modern optimization algorithms published in the scientific literature in terms of estimation accuracy, performance stability, and convergence speed. The results showed that both HOA and EHO achieved significant improvements in extraction accuracy and reduced error indicators such as mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE) compared to conventional methods. The HOA algorithm also demonstrated excellent efficiency in maintaining stable performance under varying environmental conditions, including solar radiation and temperature fluctuations. In a subsequent phase, the two algorithms were applied to extract the SDM, DDM, and TDM model parameters for three commercial PV modules of different technologies: monocrystalline (SM55), polycrystalline (KC200GT), and thin-film (ST40). The first evaluation was conducted at solar radiation levels ranging from 200 W/m² to 1000 W/m² with the cell temperature fixed at 25°C. The second phase studied the effect of temperature at a constant irradiance of 1000 W/m² with the temperature varying from 25°C to 75°C in regular steps. The results demonstrated that the two proposed algorithms have a high ability to adapt to changes in radiation and temperature, while maintaining high accuracy in parameter estimation and electrical model stability. The study results confirm the effectiveness of the proposed algorithms in achieving more realistic and accurate modeling of photovoltaic systems, contributing to improving the design and operation efficiency of modern solar energy systems. These results also pave the way for future research targeting the development of hybrid versions of the proposed algorithms and their application in real-time monitoring and performance analysis of large-scale photovoltaic systems.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Muhammad Khalid,
Committee Members:	Fahad Al-Ismail, Muhammad Gulzar,
Depositing User:	ALI MOHAMMED (g202216900)
Date Deposited:	24 Feb 2026 10:56
Last Modified:	24 Feb 2026 10:56
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144076