A crescente preocupação com as questões ambientais causadas pelo uso dos combustíveis fósseis nocivos ao meio ambiente estimularam pesquisas para a disseminação das chamadas fontes de energia verde. Entre elas, a energia fotovoltaica se destaca pela possibilidade de ser utilizada tanto em larga escala quanto em pequena escala como, por exemplo, em residências. Uma característica importante da geração fotovoltaica é possibilidade de condicioná-la, dinamicamente, para produzir a máxima energia possível. Para isso, estas fontes são utilizadas em conjunto com conversores de potência controlados por algoritmos MPPT (Maximum Power Point Tracking). Atualmente, um dos gargalos no uso da energia fotovoltaica reside no efeito do sombreamento parcial causado, por exemplo, por folhas ou objetos que caem sobre os painéis, de modo que a curva característica potência x tensão (P-V) pode apresentar pontos de máximo local e ponto de máximo global. Neste contexto, este trabalho propõe uma solução híbrida utilizando algoritmos PSO e Condutância Incremental de modo que o algoritmo resultante seja capaz de identificar o ponto de máximo global em toda e qualquer situação, desde que haja um conhecimento prévio do domínio a ser rastreado. Outros detalhes deste método, com base na otimização por enxame de partículas, são apresentados ao longo do trabalho. Resultados de simulação envolvendo diferentes casos teste são apresentados com objetivo de observar o desempenho do algoritmo proposto.
Growing concern about environmental issues caused by the use of environmentally harmful fossil fuels has stimulated research into the spread of so-called green energy sources. Among them, the photovoltaic energy, also known as photovoltaic system (PV system), stands out for the possibility of being used both on a large scale and on a small scale, as for example, PV-household applications. An important feature of the PV system is the possibility of being dynamically conditioned to produce its maximum energy. For this purpose, these sources are used together with power converters controlled by MPPT (Maximum Power Point Tracking) algorithms. Currently, one of the bottlenecks in the use of photovoltaic energy lies in the effect of partial-shading effect due to different causes as, for example, by leaves or objects falling on the panels. As a consequence, the power x voltage characteristic curve may present local maximum points and a global maximum point. In this context, this work proposes a hybrid solution using Particle Swarm Optimization (PSO) and Incremental Conductance algorithms in a complementary way, so that the resulting algorithm is able to identify the global maximum point in any situation, provided there is a prior knowledge of the domain to be traced. Further details of this method, based on particle swarm optimization, are presented throughout the paper. Simulation results involving different test cases are presented with the objective of observing the performance of the proposed algorithm.
