Análisis de desempeño algoritmos MPPT en sistemas fotovoltaicos (2023)
El presente trabajo tiene como propósito principal analizar y comparar el desempeño de diferentes algoritmos avanzados de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) mediante la simulación computacional de un sistema de generación fotovoltaica conectado a la red eléctrica. La optimización del aprovechamiento de la energía solar es un área de investigación de importancia creciente dada la necesidad de mejorar la eficiencia y sostenibilidad de esta fuente renovable. Específicamente, se implementaron y contrastaron los algoritmos de conductancia incremental, voltaje de circuito abierto fraccionario y corriente de cortocircuito fraccionaria. Estos fueron seleccionados por presentar ventajas teóricas sobre el método clásico de Perturbar y Observar según estudios previos reportados en literatura científica reciente. El modelo computacional se desarrolló en la plataforma Matlab/Simulink, tomando como base un sistema fotovoltaico modelado anteriormente y realizando mejoras y adaptaciones en subsistemas críticos como la etapa de generación, el control del punto de máxima potencia y la conversión de potencia mediante un convertidor DC-DC elevador. Los principales resultados de las simulaciones indican que, si bien los algoritmos evaluados presentan un comportamiento y eficiencia similares en términos de la potencia máxima extraída, se observan ligeras mejoras del método de conductancia incremental en comparación con el tradicional Perturbar y Observar. El tiempo de respuesta fue rápido en todos los casos, logrando convergencia hacia el punto óptimo en menos de 0.05 segundos. En conclusión, la plataforma de simulación computacional implementada permite analizar en detalle el desempeño dinámico de diversas estrategias de control MPPT bajo condiciones variables de irradiancia y temperatura. Los algoritmos derivados y similares a P&O evaluados en este estudio no mostraron ventajas relevantes, por lo que se recomienda explorar técnicas más avanzadas de inteligencia artificial en futuros trabajos.