Resumen

Los parámetros de las células y paneles fotovoltaicos son muy importantes para prever la potencia generada. Existen muchos métodos para extraer los parámetros mediante algoritmos analíticos, metaheurísticos e híbridos. La comparación entre el método analítico ampliamente utilizado y algunos de los mejores algoritmos metaheurísticos de las familias de algoritmos se realiza para conjuntos de datos de la literatura especializada, utilizando las siguientes pruebas estadísticas: error absoluto, error cuadrático medio y coeficiente de determinación. El circuito equivalente y modelo matemático considerado es el modelo de diodo único. La comparación de resultados muestra que los algoritmos metaheurísticos tienen el mejor rendimiento en casi todos los casos, y sólo para el algoritmo genético, hay resultados más pobres para una célula fotovoltaica elegida. Los parámetros de las células fotovoltaicas y los paneles, así como la característica de corriente-tensión para condiciones meteorológicas exteriores reales, se pronostican utilizando los parámetros calculados con el mejor método: uno para el método analítico -el método analítico de cinco parámetros- y otro para los algoritmos metaheurísticos -el algoritmo híbrido de discretización sucesiva-. Además, se utiliza el algoritmo genético. La característica corriente-tensión prevista se compara con la medida en condiciones reales de luz solar, y los mejores resultados se obtienen en el caso de un algoritmo híbrido de discretización sucesiva. La previsión de potencia máxima utilizando los parámetros calculados con el método de cinco parámetros es la mejor, y el error en comparación con los medidos es del 0,48%.

• Materias:Energía solar Termodinámica Energía limpia Biofotónica Efecto fotoeléctrico
• Subjects:Solar energy Thermodynamics Clean energy Biophotonics Photoelectric effect
• Palabras claves:algoritmo híbrido de discretización sucesiva, parámetros, método analítico, algoritmo genético, algoritmos metaheurísticos, células fotovoltaicas, característica de tensión, condiciones meteorológicas exteriores reales, mejores algoritmos metaheurísticos, previsión de potencia máxima
• Keywords:hybrid successive discretization algorithm, parameters, analytical method, genetic algorithm, metaheuristic algorithms, photovoltaic cells, voltage characteristic, real outdoor weather conditions, best metaheuristic algorithms, maximum power forecast