Un equipo de científicos dirigido por investigadores de la Universidad Abdul Latif de Pakistán ha desarrollado un algoritmo de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) que utiliza un optimizador de lobos grises (GWO) en condiciones de sombreado realistas. El GWO es un algoritmo bioinspirado que utiliza la jerarquía social y la estrategia de caza de los lobos grises.
El autor correspondiente, Syed Hadi Hussain Shah, explicó a pv magazine que el trabajo demuestra que un GWO sencillo, implementado directamente en el ciclo de trabajo con una demanda computacional muy baja, puede rastrear de forma fiable el punto de máxima potencia global bajo sombreado parcial. «La novedad radica en demostrar que una metaheurística ligera y no híbrida puede lograr resultados rápidos y repetibles que son prácticos para los controladores integrados», añadió.
El MPPT basado en GWO utiliza la presa de la manada de lobos como punto de máxima potencia (MPP). La manada comienza buscando presas o, en el contexto de un sistema fotovoltaico, probando diferentes valores de ciclo de trabajo, y finalmente se acerca a la mejor posición, la que produce la mayor potencia. En última instancia, toda la manada de valores de ciclo de trabajo candidatos rodea a la «presa» y converge en el punto de máxima potencia global (GMPP).
El MPPT GWO se probó en MATLAB/Simulink en un conjunto fotovoltaico simulado compuesto por cuatro módulos conectados en serie. Cada módulo constaba de 60 celdas y tenía una potencia máxima nominal de 250 W. También se simuló un convertidor elevador CC-CC para optimizar la extracción de potencia y la regulación de voltaje, junto con una resistencia de carga que representaba el consumo de energía del sistema.
Se probó en tres escenarios: condiciones de irradiancia uniforme con 1000 W/m2; sombreado por filas, que utilizó irradiancias de 1000 W/m2, 1000 W/m2, 800 W/m2 y 500 W/m2, o 500 W/m2, 800 W/m2, 1000 W/m2 y 1000 W/m2; o una condición de sombreado aleatorio, con irradiancia que variaba dinámicamente entre los diferentes módulos fotovoltaicos. Las temperaturas se mantuvieron constantes a 25 °C.
Los resultados del MPPT GWO se compararon con los de otras técnicas, a saber, perturbación y observación (P&O), conductancia incremental (INC), optimización de enjambre de partículas (PSO), algoritmo de optimización de ballenas (WOA), optimización de polillas y llamas (MFO), GWO-Fuzzy, PSO-P&O y sistemas de inferencia neuro-difusa adaptativa GWO (ANFIS).
«Cada algoritmo MPPT se probó en más de 10 ejecuciones independientes por condición de sombreado para garantizar su solidez estadística. El rendimiento se evaluó en términos de eficiencia MPPT, tiempo de convergencia y oscilaciones en estado estacionario», explicó el equipo de investigación. «Los resultados mostraron que GWO alcanzó una eficiencia MPPT media del 98,15 %, superando significativamente a INC (74 %) y P&O (54 %). El algoritmo GWO convergió en el GMPP en solo 0,06 s con oscilaciones mínimas (~2 W), mientras que los métodos convencionales mostraron una convergencia más lenta y oscilaciones más altas. La validación estadística mediante ANOVA y pruebas t confirmó la superioridad de GWO (p < 0,0001) en ambos escenarios de sombreado, sin una caída significativa de la eficiencia entre los patrones».
Shah añadió que el equipo se sorprendió por la consistencia con la que GWO superó a los métodos MPPT convencionales. «Convergía al máximo global en unos 60 ms con una ondulación mínima, mientras que la conductancia incremental y P&O quedaban atrapadas en picos locales, perdiendo entre el 20 % y el 40 % de la potencia disponible», afirmó. «La repetibilidad y la significación estadística de la mejora fueron sorprendentes».
El algoritmo se presentó en el artículo de investigación «Comparative Analysis of GWO MPPT with Conventional techniques in shaded PV arrays» (Análisis comparativo de GWO MPPT con técnicas convencionales en paneles fotovoltaicos sombreados), publicado en Results in Engineering. Científicos de la Universidad Abdul Latif de Pakistán, la Universidad IBA de Sukkur y la empresa china PowerChina Huandong Engineering Corporation contribuyeron al trabajo.
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