Resumen de Solución del modelo de un generador fotovoltaico utilizando los algoritmos de optimización Trust Region Dogleg y PSO

Luis Miguel Perez Archila, Juan David Bastidas Rodríguez, Rodrigo J. Corrêa

• español

  El modelo matemático de un generador fotovoltaico en conexión Serie-Paralelo representado mediante el modelo de diodo simple, tiene asociado a él un sistema de ecuaciones no lineales. En este trabajo se propone la solución de estos sistemas empleando los métodos de optimización Trust Region Dogleg y Optimización por Enjambre de Partículas, para resolver el modelo de un generador fotovoltaico operando en condiciones homogéneas y no homogéneas, variando el número de submódulos y el patrón de sombreado que incide sobre el generador. Se realizó la simulación de los modelos para generadores compuestos por 3 y 15 submódulos en serie, bajo diferentes condiciones de sombreado. De los métodos implementados, Trust Region Dogleg mostró un mejor desempeño con tiempos de cómputo 2 y 14 veces menores que el método de referencia y Optimización por Enjambre de Partículas, respectivamente. Y un error medio cuadrático igual o un 50 % inferior a los otros métodos.

• English

  Mathematical Model of a Series-Parallel (SP) photovoltaic (PV) generator represents each module through an equivalent electrical circuit denominated single diode model, this model has associated a nonlinear equation system that describes the electrical behavior of SP generator. This paper presents a solution of this system using optimization methods widely using: Trust Region Dogleg and Particle swarm optimization (PSO) for solving the electrical model of PV generator operating under homogeneous or non-homogeneous conditions, changing the number of submodules and shading pattern. It has been made simulations about generators composed by 3 and 15 series submodules, operating under different partial shading conditions. Between the implemented methods, Trust Region Dogleg show a better performance than other methods, with 2 and 14 times less computation time than the reference method and PSO, respectively, and a RMSE equal or 50 % lower than PSO.