Processing electrical energy is one of the most important research fields in our society. So far, tremendous efforts have been made to improve the efficiency of each step in electrical systems: generation systems have been enhanced by introducing renewable energy sources and new control systems for conventional generators, losses have been reduced, the power quality of distribution and transmission systems has been increased, the life-time and state-of-health of energy storage devices have been extended, and sections of the power grid have been isolated for intelligent energy management.

Este artículo propone una metodología para el modelado de sistemas fotovoltaicos, considerando su comportamiento tanto en el modo de operación directo como en modo inverso bajo condiciones no uniformes de irradiación. La metodología propuesta se basa en la técnica de puntos de inflexión con una aproximación lineal del modelo del diodo de bypass y un modelo simplificado del módulo fotovoltaico. El modelo matemático planteado permite evaluar el rendimiento energético de un sistema fotovoltaico, con tiempos cortos de simulación para arreglos de gran tamaño. Adicionalmente, esta metodología permite estimar el estado de los módulos afectados por el sombreo parcial ya que es posible conocer la potencia disipada debido a la operación en el segundo cuadrante.

El objetivo principal de controlar los sistemas fotovoltaicos (PV) es asegurar la máxima extracción de potencia disponible. Estos controladores usualmente combinan la acción de un algoritmo de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) con un regulador de tensión, el cual tiene la función de rechazar las perturbaciones en los terminales del panel. Estos controladores se basan comúnmente en estructuras PI-PID que requieren modelos linealizados alrededor del punto de operación. Pero, debido a perturbaciones generadas por el ambiente y la carga, el punto de operación cambia drásticamente, lo que dificulta obtener el desempeño deseado. Este artículo propone regular el sistema PV utilizando un controlador Fuzzy-PID, el cual se adapta a los cambios de irradiancia solar y oscilaciones en la carga. Esta característica garantiza un tiempo de establecimiento constante, el cual se requiere para definir de forma precisa el periodo del algoritmo MPPT. En el caso de controladores lineales, el periodo del MPPT se fija en el peor caso (periodo más largo), lo cual genera pérdidas de potencia adicionales al disminuir la velocidad del seguimiento del punto de operación óptimo. La solución propuesta en este artículo mejora la eficiencia general del sistema. Finalmente, la solución se valida con simulaciones en Matlab®.

La generación eléctrica híbrida combina las ventajas de las celdas de combustible con sistemas de generación difíciles de predecir, como los fotovoltaicos y eólicos. El principal objetivo en este tipo de sistemas híbridos es minimizar el consumo de hidrógeno reduciendo costos e incrementando la autonomía del sistema. Este articulo propone un algoritmo de optimización, conocido como algoritmo de aprendizaje incremental basado en población, el cual tienen como objetivo maximizar la potencia producida por un generador fotovoltaico. Esta maximización reduce el consumo de hidrógeno combustible del sistema basado en hidrógeno. Adicionalmente, la velocidad de convergencia del algoritmo permite la computación en tiempo real de la mejor configuración para el sistema fotovoltaico, permitiendo una optimización dinámica del consumo de hidrógeno de la celda de combustible. Finalmente, se presenta una validación experimental del sistema considerando 6 paneles fotovoltaicos y una celda de combustible NEXA de 1.2 KW. Esta validación, demuestra la efectividad del algoritmo propuesto para la reducción del consumo de hidrógeno en este tipo de sistemas híbridos.