Convertitori Boost Quadratici e MPPT NARX-NN: La Mia Ricetta Segreta per l’Energia Solare!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi appassiona tantissimo: come possiamo spremere fino all’ultima goccia di energia dal nostro amico Sole. Viviamo in un’epoca cruciale, dove il fantasma del riscaldamento globale ci ricorda ogni giorno che dobbiamo cambiare rotta, abbandonando le vecchie fonti fossili per abbracciare le energie rinnovabili. E tra queste, l’energia solare fotovoltaica (PV) è una vera superstar: pulita, abbondante e sempre più accessibile.

Ma c’è un “ma”. Ottenere il massimo dai pannelli solari non è così scontato. La loro efficienza non è ancora altissima e, soprattutto, la quantità di energia che producono varia continuamente con la luce del sole e la temperatura. Per non sprecare nemmeno un watt, abbiamo bisogno di sistemi intelligenti che inseguano costantemente il punto di massima potenza (MPP – Maximum Power Point). Qui entra in gioco la strategia chiamata MPPT (Maximum Power Point Tracking).

La Sfida Energetica e i Limiti Attuali

Tradizionalmente, nei sistemi fotovoltaici si usano convertitori DC-DC abbastanza semplici, spesso controllati con algoritmi MPPT convenzionali come l’Incremental Conductance (MPPT-IC). Questo metodo è facile da implementare e fa il suo lavoro nel bilanciare la tensione, ma diciamocelo, ha i suoi acciacchi. Soffre di fastidiose ondulazioni di potenza (ripple), può avere dei picchi indesiderati (overshoot) e non è proprio un fulmine di guerra quando le condizioni cambiano rapidamente (risposta dinamica limitata). Insomma, si può fare di meglio!

Pensateci: circa il 62% dell’elettricità mondiale viene ancora da fonti non rinnovabili. Dobbiamo accelerare la transizione! E per farlo, non basta installare più pannelli, dobbiamo renderli più efficienti e affidabili. Le ricerche puntano su due fronti: migliorare i convertitori che gestiscono l’energia e sviluppare algoritmi di controllo MPPT più furbi.

Una Nuova Architettura: Il Convertitore Boost Quadratico a Tre Livelli (TLQ-DC-DC-BC)

Ecco dove le cose si fanno interessanti. Nel mio lavoro, ho esplorato una soluzione promettente per sostituire i convertitori tradizionali: il convertitore boost quadratico a tre livelli (TLQ-DC-DC-BC). Cosa ha di speciale? Beh, immaginate di dover aumentare parecchio la tensione generata dai pannelli (che di solito è bassina) per poterla usare o immettere in rete. I convertitori boost tradizionali faticano a farlo in modo efficiente quando il “salto” di tensione è grande. Il convertitore quadratico, invece, è come se facesse il lavoro in due stadi, ottenendo un guadagno di tensione molto più alto con meno stress sui componenti. La versione a “tre livelli” aggiunge ulteriori vantaggi, come la riduzione delle sollecitazioni sui semiconduttori e un bilanciamento automatico della tensione sui condensatori.

Questo tipo di convertitore, rispetto ad altri proposti in letteratura, cerca un buon equilibrio tra prestazioni e complessità. Certo, usa qualche diodo in più rispetto ad altri modelli, ma ha meno transistor CMOS di altri e raggiunge un ottimo guadagno di tensione (pensate, un fattore di boost quattro volte superiore in certi casi!) senza complicare eccessivamente il circuito. È scalabile, il che significa che potremmo aggiungere altri livelli se necessario, e si integra bene con altre tecnologie come gli inverter multilivello.

Il Cervello Intelligente: L’MPPT Basato su Rete Neurale NARX (MPPT-NARX-NN)

Ma un buon “muscolo” (il convertitore TLQ-DC-DC-BC) ha bisogno di un “cervello” altrettanto valido per funzionare al meglio. Ed è qui che entra in gioco la seconda grande novità che ho studiato: un algoritmo MPPT basato su una rete neurale NARX (Nonlinear Autoregressive with Exogenous Inputs), che ho chiamato MPPT-NARX-NN.

Dimenticate per un attimo gli algoritmi tradizionali come l’MPPT-IC o anche quelli più avanzati ma a volte macchinosi come la logica fuzzy (MPPT-T1FL e MPPT-T2FL). Le reti neurali, e in particolare il modello NARX, sono fantastiche perché imparano dal comportamento passato del sistema (tensione, corrente, irradianza, temperatura) per prevedere quale sia il punto di massima potenza *adesso* e come raggiungerlo nel modo più rapido ed efficiente possibile.

Il bello del NARX-NN è che:

• È incredibilmente veloce nella risposta dinamica.
• È robusto, cioè se la cava bene anche quando le condizioni cambiano bruscamente.
• È preciso nel trovare e mantenere il punto di massima potenza.
• Non richiede un modello matematico dettagliato del sistema per funzionare, impara dai dati!

Certo, ci sono state tante altre proposte intelligenti per l’MPPT: algoritmi genetici, PeO ottimizzati, controllo fuzzy predittivo, reti FFNN, algoritmi ispirati alla natura come Crow Search, PSO, Grey Wolf, Whale Optimization… Ognuno con i suoi pro e contro, spesso combattendo tra complessità, velocità, precisione e robustezza. Il mio obiettivo era trovare un equilibrio che offrisse prestazioni eccellenti senza diventare troppo complicato o costoso da implementare.

La Prova del Nove: Simulazioni a Confronto

Per capire se questa combinazione tra il convertitore TLQ-DC-DC-BC e l’MPPT-NARX-NN fosse davvero vincente, ho messo su un bel po’ di simulazioni usando MATLAB. Ho confrontato il mio approccio con tre alternative:

1. Il classico MPPT-IC.
2. L’MPPT basato su Logica Fuzzy di Tipo 1 (MPPT-T1FL).
3. L’MPPT basato su Logica Fuzzy di Tipo 2 (MPPT-T2FL), che è ancora più sofisticato nel gestire le incertezze.

Ho simulato diverse condizioni operative: irradianza costante e temperatura costante, irradianza variabile (come quando passa una nuvola) e temperatura costante, e infine irradianza costante ma con temperatura variabile. Volevo vedere come se la cavavano tutti in scenari realistici.

Per addestrare la rete NARX-NN, ho usato un dataset con dati di irradianza, temperatura, tensione e corrente FV, insegnandole a predire il “duty cycle” ottimale (il segnale che comanda l’interruttore del convertitore) per ottenere la massima potenza. Ho usato metriche come l’errore quadratico medio (RMSE) e il coefficiente di determinazione (R2) per assicurarmi che la rete imparasse bene.

Risultati Che Parlano Chiaro

E i risultati? Beh, sono stati davvero incoraggianti! L’approccio MPPT-NARX-NN ha mostrato una marcia in più rispetto agli altri, soprattutto nella velocità.

Pensate:

• Il tempo di salita (quanto ci mette a raggiungere il target dopo un cambiamento) è migliorato del 96.43% rispetto a MPPT-IC, del 97.34% rispetto a MPPT-T1FL e del 94.50% rispetto a MPPT-T2FL. Praticamente un fulmine!
• Il tempo di assestamento (quanto ci mette a stabilizzarsi senza oscillazioni) è migliorato del 50% rispetto a MPPT-IC, del 66.66% rispetto a MPPT-T1FL e del 6.66% rispetto a MPPT-T2FL. Molto più stabile!
• L’efficienza media di tracciamento (quanta energia riesce effettivamente a catturare rispetto al massimo teorico) è aumentata del 3.86% rispetto a MPPT-IC e dell’1.12% rispetto a MPPT-T1FL.

Nelle simulazioni, si vedeva chiaramente: quando l’irradianza o la temperatura cambiavano, l’MPPT-NARX-NN reagiva quasi istantaneamente, minimizzando le perdite di energia durante le transizioni. L’MPPT-IC, poverino, arrancava, mostrando molte più oscillazioni e impiegando più tempo ad adattarsi. Le logiche fuzzy (T1FL e T2FL) si comportavano meglio dell’IC, e il T2FL in particolare raggiungeva un’efficienza di tracciamento altissima (fino al 99.9% in condizioni stabili!), ma pagava questo risultato con una maggiore complessità computazionale e tempi di risposta non così scattanti come il NARX-NN.

Il NARX-NN ha dimostrato un ottimo equilibrio: prestazioni dinamiche eccezionali, buona efficienza e una complessità gestibile, il che lo rende un candidato ideale per applicazioni reali dove le risorse computazionali potrebbero essere limitate.

Cosa Significa Tutto Questo?

In parole povere, combinare un’architettura di convertitore avanzata come il TLQ-DC-DC-BC con un controllo MPPT intelligente e veloce come il MPPT-NARX-NN può davvero fare la differenza. Significa:

• Più energia estratta dagli stessi pannelli solari.
• Sistemi fotovoltaici più reattivi ai cambiamenti ambientali.
• Maggiore stabilità e affidabilità dell’intero sistema.
• Migliore qualità dell’energia prodotta.

Questo tipo di tecnologia ci avvicina a un futuro in cui l’energia solare non è solo una scelta ecologica, ma anche estremamente efficiente e performante. Il mio lavoro dimostra che le reti neurali NARX sono uno strumento potentissimo per ottimizzare questi sistemi. Certo, la ricerca non si ferma qui. Il prossimo passo? Validare tutto questo non solo al computer, ma con esperimenti reali su hardware, e magari esplorare ibridazioni del NARX-NN con altre tecniche intelligenti per renderlo ancora più invincibile di fronte a disturbi e incertezze.

La strada verso un’energia 100% rinnovabile è ancora lunga, ma con innovazioni come queste, sento che stiamo facendo passi da gigante!

Fonte: Springer