Este trabajo propone un algoritmo modificado de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) para sistemas fotovoltaicos bajo condiciones de sombreado parcial (PSC) que cambian rápidamente. El algoritmo propuesto integra un algoritmo genético (AG) y el algoritmo de luciérnaga (AF) y mejora aún más su proceso de cálculo mediante un algoritmo de evolución diferencial (ED). El AG convencional no es aconsejable para MPPT debido a sus complicados cálculos y baja precisión bajo PSCs. En este estudio, simplificamos los cálculos del AG con la integración del proceso de mutación DE y el proceso de atracción FA. Los resultados tanto de la simulación como de la evaluación verifican que el algoritmo propuesto proporciona un tiempo de respuesta rápido y una alta precisión debido al procesamiento simplificado. Por ejemplo, los resultados de la evaluación demuestran que, en comparación con el AG convencional, el tiempo de ejecución y la precisión de seguimiento del algoritmo propuesto pueden mejorarse en un 69,4
y un 4,16%. Además, en comparación con el AF, la velocidad de seguimiento y la precisión de seguimiento del algoritmo propuesto pueden mejorarse en torno al 42,9
y 1,85%, respectivamente. En consecuencia, la principal mejora del método propuesto cuando se evalúa frente al AG y el AF convencionales es la velocidad de seguimiento. Además, esta investigación proporciona un marco para integrar múltiples algoritmos inspirados en la naturaleza para MPPT. Además, el método propuesto es adaptable a diferentes tipos de paneles solares y diferentes formatos de sistema con ecuaciones específicamente diseñadas, cuyas ventajas son la rápida velocidad de seguimiento con alta precisión bajo PSCs.
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