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COMPUTAZIONE EVOLUTIVA PER L'OTTIMIZZAZIONE DINAMICA DI CAMPI FOTOVOLTAICI

Le soluzioni studiate negli ultimi anni per risolvere problemi di mismatching si sono concentrate sull'uso di convertitori di commutazione dedicati a ciascun modulo fotovoltaico (DMPPT). Purtroppo, se il campo PV e' soggetto ad ombreggiamento durante una parte della giornata, quando in altre fasi del giorno tutti i moduli ricevono lo stesso irraggiamento il vantaggio di avere MPPT indipendenti diventa pressoche' nullo. Una soluzione ai problemi di mismatching e di ombreggiamento in particolare consiste nella riconfigurazione dinamica del campo FV. Questo significa che la connessione tra i moduli e' definita dinamicamente a seconda della diversa posizione delle ombre sul campo. Tale tecnica e' in linea di principio molto piu' semplice rispetto all'uso di convertitori dedicati, ma richiede una matrice affidabile di switch. D'altra parte, il problema piu' impegnativo e' rappresentato dalla determinazione in real-time della migliore configurazione tra i moduli fotovoltaici durante il giorno in dipendenza delle condizioni attuali di ombreggiatura sul campo FV. La soluzione del problema richiede tecniche idonee per il monitoraggio della condizione di lavoro di ciascun modulo FV e per l'ottimizzazione delle loro connessioni senza valutare tutte le combinazioni possibili, troppe per essere valutate in tempo reale tramite un DSP o una FPGA in tempo reale. Invero, maggiore e' il tempo necessario per l'ottimizzazione, piu' bassa e' la frequenza delle riconfigurazioni, con l'impossibilita' di adattare le connessioni del modulo in real-time con il movimento delle ombre.L'idea alla base del progetto e' quella di realizzare e sperimentare metodi di ottimizzazione basati su computazione evolutiva allo scopo di determinare la migliore configurazione dei moduli FV in dipendenza delle condizioni effettive di ombreggiatura del campo FV. L'impiego di tali tecniche e' motivato dal fatto che, sebbene le dimensioni dello spazio di ricerca siano non eccessive, il problema e' complesso dal punto di vista della ricerca in quanto multimodale, oltre che deceptive e neutrale. Pertanto, l'impiego di AE, insieme all'adozione di convertitori di commutazione dedicati a ciascun modulo FV, rappresenta una valida soluzione per evitare che il punto di funzionamento dell'impianto FV possa rimanere confinato in un sub-ottimo locale. La prima fase della ricerca ha riguardato la realizzazione di un algoritmo evolutivo (AE) in grado di fornire con un alto grado di robustezza il miglior punto di funzionamento indipendentemente dalle condizioni di ombreggiamento. I risultati confermano l'affidabilita' e la capacita' di convergenza del metodo proposto e incoraggiano ulteriormente il lavoro per l'adozione dell'AE in applicazioni real-time.La riconfigurazione comprende un primo passo che consiste nell'acquisizione delle curve V-I di ogni pannello. Successivamente, l'AE determina il nuovo collegamento tra i pannelli, assicurando la potenza massima del campo FV. Infine, la nuova configurazione elettrica viene implementata. L'intera procedura viene ripetuta periodicamente. La valutazione delle varie configurazioni rappresenta il principale onere computazionale dell'AE. Questa limitazione puo' essere superata da una opportuna pre-elaborazione che riduca il numero di campioni che descrivono il comportamento elettrico di ogni pannello. Pertanto, nella seconda fase della ricerca si intende ridurre la complessita' in tempo del metodo mediante una riduzione dei campioni delle curve V-I di ogni pannello e da un fitting dei dati in ingresso prima che questi siano usati per la valutazione.Successivamente, l'AE verra' implementato su un DSP o una FPGA e testato in real-time sia su problemi sintetici e, poi, su casi reali. Inoltre, si intende affrontare il problema della determinazione del momento in cui effettuare la riconfigurazione, evitando di far partire il processo di riconfigurazione periodicamente e consentendo al campo FV di lavorare sempre al massimo dell'efficienza.