Optimizing the design of PV plants for the cases of a fixed tilt angle and a solar tracker

The market of renewable energy sources has been substantially growing over the past decade. Solar energy is one of the most growing renewable energy sources because of the significant development of the related technologies, especially the photovoltaic technology. Given this development, the design of PV plants is a rather timely research topic. For this reason, in this study we introduce optimization models for optimizing the design of PV plants for a specific area for the cases of having a fixed tilt angle mounted PV modules or PV modules with a solar tracker. The aim of the optimization models is to find the design and the tilt angle at which the output energy of the plant over its lifetime is maximized. The process of modeling the design of the PV plant includes the investigation for the various methods to calculate the output power of each PV module and the whole plant. The calculation of the output power includes detailed calculations of the various parameters needed. The energy losses due to the various systems integrated into the system are taken into consideration. The models also include the modeling of the mutual shading between the PV arrays to get an accurate estimation of the energy losses due to the shaded area that is calculated based on an hourly basis. The shading model depends on the calculation of some certain critical angles that are related to the location of the sun in the sky. To solve the optimization models two optimization algorithms were developed, one for the fixed tilt angle model and the other is for the solar tracker. The optimization models were also solved by the non-linear optimizer of Python, Scipy. Our experiments show that our algorithms produce significantly better solutions than those of Scipy, with comparable run times. Furthermore, several experiments were performed to verify the effect of various design parameters. Lastly, an economical analysis is performed to calculate the LCOE of the different designs.

Il mercato delle fonti di energia rinnovabile è cresciuto sostanzialmente nell'ultimo decennio. L'energia solare è una delle fonti di energia rinnovabile più in crescita a causa del significativo sviluppo delle relative tecnologie, specialmente la tecnologia fotovoltaica (PV). Dato questo sviluppo, la progettazione di impianti PV è un argomento di ricerca piuttosto attuale. Per questo motivo, in questo studio introduciamo modelli di ottimizzazione per ottimizzare la progettazione di impianti PV per un'area specifica per i casi moduli PV montati ad angolo di inclinazione fisso o moduli PV con un inseguitore solare. Lo scopo dei modelli di ottimizzazione è quello di trovare il design e l'angolo di inclinazione al quale l'energia prodotta dall'impianto durante la sua vita è massimizzata. Il processo di modellazione del design dell'impianto PV include l'indagine per i vari metodi per calcolare la potenza di uscita di ogni modulo PV e dell'intero impianto. Il calcolo della potenza di uscita include calcoli dettagliati dei vari parametri necessari. Vengono prese in considerazione le perdite di energia dovute ai vari sistemi integrati nell'impianto. I modelli includono anche la modellazione dell'ombreggiamento reciproco tra gli array PV per ottenere una stima accurata delle perdite di energia dovute all'area ombreggiata che viene calcolata su base oraria. Il modello di ombreggiamento dipende dal calcolo di alcuni angoli critici che sono legati alla posizione del sole nel cielo. Per risolvere i modelli di ottimizzazione sono stati sviluppati due algoritmi di ottimizzazione, uno per il modello ad angolo di inclinazione fisso e l'altro per l'inseguitore solare. I modelli di ottimizzazione sono stati risolti anche dall'ottimizzatore non lineare di Python, Scipy. I nostri esperimenti mostrano che i nostri algoritmi producono soluzioni significativamente migliori di quelle di Scipy, con tempi di esecuzione comparabili. Inoltre, diversi esperimenti sono stati eseguiti per verificare l'effetto di vari parametri di progettazione. Infine, viene eseguita un'analisi economica per calcolare il LCOE dei diversi progetti.