Nuevo algoritmo basado en la bioinspiración para mejorar la producción fotovoltaica bajo sombreado parcial

Un equipo internacional de investigación ha propuesto el uso de una versión modificada del algoritmo de enjambre de tunicados (TSA, por sus siglas en inglés) para ayudar a las instalaciones fotovoltaicas a lograr un mayor rendimiento en condiciones de sombreado parcial. El TSA es un algoritmo inspirado en el método de caza de alimentos de los tunicados marinos. Intenta reproducir la forma en que sus enjambres evitan conflictos entre zonas de búsqueda, encuentran soluciones candidatas y, finalmente, convergen en el lugar más próspero.

“La TSA ofrece dos comportamientos para encontrar fuentes de alimento, que son la propulsión a chorro y la inteligencia de enjambre. El comportamiento de propulsión a chorro se produce mediante la satisfacción de tres condiciones, evitar el conflicto entre agentes de búsqueda, desplazarse a la ubicación de la mejor posición (soluciones candidatas) y converger a la ubicación de la solución mejor obtenida”, explicaron los científicos. “Sin embargo, el comportamiento del enjambre actualiza las posiciones de otros tunicados basándose en la mejor solución existente”.

El TSA modificado (MTSA) funciona controlando el convertidor elevador CC-CC en los terminales del campo fotovoltaico, ya que configura el ciclo de trabajo adecuado -es decir, el encendido y apagado de las distintas partes del circuito eléctrico- en función de los patrones de sombra. Su objetivo es lograr la menor diferencia posible entre el pico global, que es la producción que se alcanza en las pruebas estándar, y el pico multilocal, que es la producción máxima que puede alcanzarse en determinadas condiciones de sombreado.

Los investigadores utilizaron el algoritmo en cuatro configuraciones de sistemas fotovoltaicos con cinco patrones de sombra diferentes. Comprobaron que el MTSA obtenía errores de potencia de 0,0652 W, 0,00026 W, 0,00022 W y 0,000067 W, respectivamente, en diferentes condiciones de sombreado. En condiciones de irradiación uniforme, el error era de 0,000047 W.

“Está claro que el MTSA propuesto es el mejor en todos los patrones de sombreado estudiados”, afirman los investigadores, que comparan su rendimiento con el de un algoritmo TSA puro, así como con el de los algoritmos de optimización basada en enseñanza y aprendizaje (TLBO), optimización por enjambre de partículas (PSO), Coot, CapSA y P&O, todos ellos utilizados habitualmente en aplicaciones fotovoltaicas.

“El MTSA propuesto actualiza las posiciones de los tunicados en la población actual basándose en posiciones determinadas aleatoriamente en la fase de exploración”, explicaron. “Como resultado, en la fase de comportamiento del enjambre se incorporan dos números aleatorios diferentes en la ecuación de actualización del tunicado para proporcionar soluciones en diferentes posiciones en el área de búsqueda”.

El algoritmo se presenta en el artículo “Modified tunicate swarm algorithm-based methodology for enhancing the operation of partially shaded photovoltaic system” (Metodología basada en algoritmos de enjambre de tunicados modificados para mejorar el funcionamiento de sistemas fotovoltaicos parcialmente sombreados), publicado en la revista Alexandria Engineering Journal. “El seguidor propuesto se aplicará en sistemas fotovoltaicos a gran escala en los próximos trabajos para validar su robustez”, dijeron los académicos, refiriéndose a las futuras direcciones de su trabajo.

En el grupo de investigación participan científicos de la Universidad Jouf y la Universidad Rey Fahd de Petróleo y Minerales de Arabia Saudí, así como del Instituto Tecnológico Superior de Egipto.