Resumen

Para obtener el punto de máxima potencia (MPP), los algoritmos desarrollados en la literatura fallan en su mayoría cuando las condiciones atmosféricas varían rápidamente. Este trabajo presenta la optimización mediante el enjambre de partículas (PSO) de un controlador de modo deslizante (SMC) para optimizar sistemas fotovoltaicos (FV) en evolución bajo las condiciones de una variación rápida de la insolación. El algoritmo estocástico PSO se utiliza en particular para determinar las ganancias óptimas del controlador de modo deslizante, y este algoritmo garantiza la estabilidad y la convergencia global rápida del sistema. La eficacia del algoritmo híbrido propuesto se demuestra utilizando un módulo Solarex MSX-60 conectado a un convertidor CC-CC elevador que alimenta una carga resistiva. Los resultados se comparan con los de la técnica convencional de perturbación y observación (P

• Materias:Energía solar Termodinámica Energía limpia Biofotónica Efecto fotoeléctrico
• Subjects:Solar energy Thermodynamics Clean energy Biophotonics Photoelectric effect
• Palabras claves:controlador de modo, variación rápida, módulo solarex msx-60, algoritmo de optimización ballena, convergencia rápida global, optimización lobo gris, punto de máxima potencia, algoritmo pso estocástico, pso, condiciones
• Keywords:mode controller, rapid variation, solarex msx-60 module, whale optimization algorithm, global fast convergence, grey wolf optimization, maximum power point, stochastic pso algorithm, pso, conditions