Content area

Abstract

Introduction.In recent years, maximum power point tracking (MPPT) has become a critical component in photovoltaic (PV) systems to ensure maximum energy harvesting under varying irradiance and temperature conditions. Among the most common algorithms, perturb and observe (P&O) and incremental conductance (IC) are widely adopted due to their simplicity and effectiveness. Problem. Conventional P&O suffers from steady-state oscillations and slow dynamic response, while IC requires higher computational complexity and loses accuracy under rapidly changing conditions. These drawbacks limit overall tracking efficiency and system reliability. The goal of this work is the development and evaluation of a novel adaptive modified perturb and observe (AM-P&O) algorithm for a PV system with an interleaved boost converter. The proposed method dynamically adjusts the perturbation step size to achieve faster convergence and lessen steady-state oscillations to enhance tracking efficiency. Its performance is assessed through simulation with varying irradiance. It is then compared to traditional methods (P&O and IC) using quantitative metrics such as convergence time, oscillation magnitude, tracking efficiency, and computational cost. Methodology. The AM-P&O algorithm introduces an adaptive step size adjustment strategy, in which the perturbation magnitude is dynamically tuned according to the slope of the PV power-voltage curve. A detailed PV system and converter model was developed in MATLAB/Simulink, and simulations were performed under varying irradiance conditions. Performance metrics include tracking efficiency, convergence time, steady-state oscillation amplitude, and computational complexity. Results. The proposed AM-P&O achieves a better tracking, reduces convergence time by approximately 35 %, and decreases steady-state oscillations by nearly 90 % compared to conventional P&O. Under fast irradiance variations, the AM-P&O also demonstrates superior dynamic performance with lower computational burden compared to IC. Scientific novelty of this work lies in the adaptive perturbation mechanism, which balances fast convergence and reduced oscillations without increasing algorithmic complexity. Practical value. The AM-P&O provides a practical MPPT solution for PV systems, ensuring higher energy yield and improved stability in real-world applications, thereby supporting more efficient renewable energy integration into power networks. References 32, tables 8, figures 8.

Alternate abstract:

Вступ'. В останні роки відстеження точки максимальної потужності (MPPT) стало критично важливим компонентом у фотоелектричних (PV) системах для забезпечення максимального збору енергії в умовах змінних освітленості і температури. Серед найбільш поширених алгоритмів, що широко застосовуються завдяки своїй простоті та ефективності, є алгоритми збурення і спостереження (P&O) і збільшення провідності (IC). Проблема'. Звичайний P&O схильний до коливань і повільного динамічного відгуку, в той час як IC вимагає більш високої обчислювальної складності і втрачає точність при швидко мінливих умовах. Ці недоліки обмежують загальну ефективність відстеження та надійність системи. Метою' даної роботи є розробка та оцінка нового адаптивного модифікованого алгоритму збурення і спостереження (AM-P&O) для PV системи з підвищуючим перетворювачем з чергуванням. Запропонований метод динамічно регулює розмір кроку збурення для досягнення більш швидкої збіжності і зменшення усталених коливань для підвищення ефективності відстеження. Його продуктивність оцінюється шляхом моделювання зі змінною освітленістю. Також він порівнюється з традиційними методами (P&O та IC) з використанням кількісних метрик, таких як час збіжності, амплітуда коливань, ефективність відстеження та обчислювальні витрати. Методологія'. Алгоритм AM-P&O пропонує стратегію адаптивного регулювання розміру кроку, в якій амплітуда збурення динамічно налаштовується відповідно до нахилу кривої потужності-напруги PV системи. Детальна модель PV системи та перетворювача розроблена в MATLAB/Simulink, а моделювання виконано в умовах змінної освітленості. Метрики продуктивності включають ефективність відстеження, час збіжності, амплітуду коливань і обчислювальну складність. Результати'. Запропонований AM-P&O досягає кращого відстеження, скорочує час збіжності приблизно на 35 % і зменшує усталені коливання майже на 90 % у порівнянні з традиційним P&O. При швидких змінах освітленості AM-P&O також демонструє високі динамічні характеристики з меншим обчислювальним навантаженням у порівнянні з IC. Наукова новизна' роботи полягає у механізмі адаптивного збурення, який забезпечує баланс між швидкою збіжністю та зниженням коливань без збільшення складності алгоритму. Практична' значимість'. AM-P&O пропонує практичне рішення MPPT для PV систем, забезпечуючи більше вироблення енергії та покращену стабільність у реальних умовах експлуатації, сприяючи ефективнішій інтеграції відновлюваних джерел енергії в енергомережу. Бібл. 32, табл. 8, рис. 8.

Details

1009240
Title
New adaptive modified perturb and observe algorithm for maximum power point tracking in photovoltaic systems with interleaved boost converter
Alternate title
New adaptive modified perturb and observe algorithm for maximum power point tracking in photovoltaic systems with interleaved boost converter
Publication title
Issue
6
First page
57
Number of pages
8
Publication year
2025
Publication date
2025
Section
Electrotechnical complexes and Systems; Електротехнічні комплекси та системи
Publisher
National Technical University, Ukraine
Place of publication
Kharkiv
Country of publication
Ukraine
ISSN
2074272X
e-ISSN
23093404
Source type
Scholarly Journal
Language of publication
Ukrainian; Russian
Document type
Journal Article
Publication history
 
 
Milestone dates
2025-11-02 (Published)
ProQuest document ID
3267818235
Document URL
https://www.proquest.com/scholarly-journals/new-adaptive-modified-perturb-observe-algorithm/docview/3267818235/se-2?accountid=208611
Copyright
© 2025. This work is published under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode   (the “License”).  Notwithstanding the ProQuest Terms and Conditions, you may use this content in accordance with the terms of the License.
Last updated
2025-11-02
Database
ProQuest One Academic