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以前の記事で取り上げたように、太陽光発電システムはミスマッチによる発電ロスを生じます。モジュールの性能が同じでない場合、良好なモジュールと不良のモジュールではパワーカーブが異なります。最適化されていないPVシステムでは、インバータは、モジュールのストリングに最適な動作点を見つけるために妥協しなければなりません。不良なモジュールに対応するためにストリング電流が下にシフトしてしまうと、性能の高いモジュールの出力が低下してしまいます。不良モジュールでバイパスダイオードを作動させると、それらのセルは全く発電に貢献していません。
TS4-OやTS4-A-OなどのTigoオプティマイザーは、システムの発電量を改善するためにインピーダンスマッチングと呼ばれる方法を採用しています。
Tigoのオプティマイジングは、インバータの最大電力点トラッキング（MPPT）と連動して、良好なモジュールと不良なモジュールの両方が、サイトの条件（日陰、雲など）に応じて指定されたレベルで動作するようにします。
モジュールレベルのインピーダンスマッチングにより、各PVモジュールは、より良好なモジュールからの発電を抑制したり、発電が不良なモジュールを完全にバイパスしたりすることなく、可能な限りの出力をすることができます。また、セルがバイパスされる際に余分なエネルギーが熱として無駄になることがないため、ホットスポットからPVモジュールを保護するのにも役立ちます。
オプティマイザーはPVモジュールからの入力を監視し、システムの状況が変化したときに出力電流を調整します。各TS4ユニットにインテリジェンスが組み込まれているため、モニタリングと安全機能を除き、コントロールユニットに頼ることなく発電量を増加させることができます。
オプティマイズされたストリングを観てみますと、オプティマイザーは蛇口バルブのように機能し、ストリング電流の一部がパフォーマンスの低いモジュールを部分的にバイパスできるようにします。Tigoオプティマイザーは必要な場合にのみ出力を調整するため、クラス最高の99.6％の変換効率で最大の生産を実現できます。
国立再生可能エネルギー研究所（NREL）が実施した研究では、部分的な日陰によるエネルギー損失とTigoの最適化技術による回収を測定しました。彼らは、ミスマッチによって失われたエネルギーの平均36％が最適化によって回収されたことを発見しました。
PHOTON Laboratoriesによる試験では、部分的な日陰を使用した複数のシナリオで同様の結果が得られた。
Tigo TS4ベースのオプティマイジングソリューションは、革命的なPredictive IVを利用しており、変化する環境に素早く対応することができます。各モジュールを最適な出力ポイントに近づけ、ミスマッチによって失われたエネルギーを回収し、総発電量を増加させます。
Predictive IVは、市場に出回っている標準的な既製のインバーターおよびバッテリー充電器の大部分で動作し、特定の設置セットアップ、試運転、または運用上の考慮事項を必要としません。
TigoのPIVベースのソリューションは、現在市場に出回っている他のDCオプティマイザーやマイクロインバーターよりも優れています。 最先端のPredictiveIVを搭載したTS4オプティマイザーは、現在、主要なモジュールメーカーから入手できます。
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