Sistema de Identificación de Parámetros Operativos en Celdas Fotovoltaicas Mediante Métodos de Optimización Metaheurísticos

Abstract

En la actualidad, uno de los principales problemas que aquejan al ser humano son prioritariamente los sistemas relacionados con la salud, la agricultura, la conservación del medio ambiente y el uso eficiente de la energía. Las energías renovables tienen un papel fundamental y probablemente será la energía principal del futuro. La tecnología fotovoltaica puede cosechar energía de la luz solar y aparentemente parece ser una fuente inagotable de energía. En este sentido los modelos fotovoltaicos son de gran importancia en el diseño de sistemas eléctricos de potencia cuyos procesos de estudio requieren de adecuados métodos de optimización. El presente proyecto de tesis trata sobre el análisis y determinación de los parámetros de un modelo fotovoltaico, comparando modernos y potentes algoritmos metaheurísticos de optimización (en nuestro caso: Teaching Learning Based optimization, Particle Swarm Optimization y Differential Evolution). Las curvas de corriente contra voltaje I-V utilizadas en este estudio corresponden al módulo fotovoltaico M-60 Monocrystalline. Dicho módulo se analiza mediante el cálculo de los 5 parámetros utilizando el modelo del diodo único para diferentes condiciones de irradiación y temperatura del panel solar. Las principales características analizadas para cada algoritmo mediante el error cuadrático medio son: el mejor, el promedio, el peor valor y la desviación estándar para un número determinado de repeticiones. Además, se comparan los modelos de optimización en tiempo de convergencia, exactitud y nú́mero de iteraciones. Complementariamente, se calculan los puntos de máxima potencia (MPP) para cada curva, y se realiza una interpolación a la base de datos experimental para determinar los parámetros a diferentes niveles de irradiación y temperatura.