GA based solar cell parameters extraction Application to single double and triple diode models
In this paper, we propose a new technique based on genetic algorithm for the extraction of electrical parameters (the saturation current, the serial resistance, the parallel resistance and the ideality factor) The models with five, seven and nine parameters respectively are considered. The genetic algorithm is used as a tool for optimization to increase the probability of reaching the global minimum solutions in a short time with a very good accuracy based on the minimization of the quadratic error between experimental and theoretical characteristics. The simulation results show that the accuracy of the heuristic approach is effective for modeling in the case of solar modules. The values of squared errors are around zero (5.8297 x 10, 3.0751 x 10 and 1.7243 x10 for the five, seven and nine parameters models, respectively) On the other hand, the results were obtained after only seven generations which can be considered very fast for a nonlinear optimization problem with many physical constraints. The results prove that the GA is very suitable for estimating electrical parameters needed for modeling the PV array. Resume Dans cet article, nous proposons une nouvelle technique basee sur l'algorithme genetique pour l'extraction des parametres electriques (le courant de saturation, la resistance serie, la resistance parallele et le facteur d'idealite) Les modeles avec cinq, sept et neuf parametres sont consideres respectivement. L'algorithme genetique est utilise comme outil d'optimisation pour augmenter la probabilite d'atteindre les solutions minimales dans un court laps de temps avec une tres bonne precision basee sur la minimisation de l'erreur quadratique entre les caracteristiques theoriques et experimentales. Les resultats des simulations montrent que la precision de l'approche heuristique est efficace pour la modelisation dans le cas des modules solaires. Les valeurs des erreurs quadratiques sont autour de zero (5.8297 x 10, 3.0751 x 10 et 1.7243 x 10 5 pour les modeles cinq, sept et neuf parametres, respectivement) D'autre part, les resultats ont ete obtenus apres seulement sept generations qui peuvent etre considere comme un temps tres rapide pour un probleme d'optimisation non lineaire avec de nombreuses contraintes physiques. Les resultats prouvent que l'AG est tres approprie pour l'estimation des parametres electriques necessaires pour la modelisation des modules photovoltaiques. Mots cles: Modelisation de la cellule photovoltaique Algorithme genetique Extractions des parametres Identification.