JOURNAL OF HYDROCARBONS MINES AND ENVIRONMENTAL RESEARCH

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© Journal of Hydrocarbons Mines and Environmental Research, ISSN: 2107-6510, Volume 3, Issue 1, June 2012, xx-xx __________________________________________________________________________________________________

Maximum power point tracking for photovoltaic systems using genetic algorithms

Slimane Hadji 1,* and Fateh Krim 2

1 Département de Génie électrique, Targa ouzemmour, Bejaia University, Béjaia 06000, Algeria
2 Laboratoire d’électronique de Puissance et Commande Industrielle (LEPCI), Département d'électronique, Setif University, Sétif 19000, Algeria


* corresponding author: slimane.hadji@univ-bejaia.dz  (S. Hadji)

Received: 04 August 2011 - Accepted: 7 March 2012 - Available online: 8 March 2012

Abstract: We used genetic algorithms (GAs) to track the maximum power point (MPP) of photovoltaic cells (PVC) to enjoy the maximum of solar energy and tracking quickly this point.
The program, based on GAs, maximizes a fitness function extracted from the PVC model. Two fitness functions are exposed to prove the utility of this method, one based on the maximum power given by the PVC and the other represents the derivation of P-I curve. Finally, tests and results are presented to prove the methodology efficiency.
Keywords: Photovoltaic cells, genetic algorithms, PV panel, MPPT, Matlab.

Poursuite du point de puissance maximale pour les systèmes photovoltaïques en utilisant les algorithmes génétiques

Résumé: Nous avons utilisé les algorithmes génétiques (AGs) pour la poursuite du point de puissance maximale (PPM) de la cellule photovoltaïque (CPV).
L’algorithme est basé sur la maximisation d’une fonction coût tirée du modèle de la cellule. Pour montrer son utilité nous l’avons testé avec deux fonctions, l’une est basée sur la puissance délivrée par la cellule (optimale pour une valeur maximale) et l’autre sur la dérivée de la puissance (optimale pour une valeur minimale). Pour démontrer la convergence de l’algorithme, des tests et des résultats sont présentés suivis par une comparaison avec la méthode linéaire pour prouver l’utilité de l’algorithme.
Mots clés: Cellule photovoltaïque, algorithme génétiques, cellule photovoltaïque, Matlab.