Título: Meta -heurísticas Aplicadas ao Problema de Estimar os Parâmetros do Módulo Fotovoltaico
Autores: Thiago Favaro Duarte, Edmarcio Belati
Resumo: Este trabalho teve como objetivo aplicar e comparar seis meta-heurísticas no problema de estimação de parâmetros de modelos fotovoltaicos. As técnicas consideradas foram: Evolução Diferencial (DE), Polinização de Flores (FPA), Lobo Cinzento (GWO), Viúva-Negra com foco no canibalismo (cn-BWO), Viúva-Negra com foco no feromônio (pv-BWO) e Estratégia de Guerra (WSO). A estimação de parâmetros em modelos fotovoltaicos é um problema de otimização desafiador, devido à relação não linear entre corrente e tensão. Utilizando o modelo de diodoúnico, modelo de duplo diodo e modelo de triplo diodo, o desempenho das meta-heurísticas foi avaliado minimizando a raiz do erro quadrático médio para o painel Photowatt PWP201. Os resultados mostraram que a meta-heurística Estratégia de Guerra consistentemente obteve os menores valores em todas as modelagens, enquanto a Viúva-Negra com foco no canibalismo apresentou geralmente os piores valores e os maiores tempos de execução. A Viúva-Negra com foco no feromônio se destacou com grandes quantidades de agentes de busca, alcançando resultados próximos aos da Estratégia de Guerra. Em conclusão, as meta-heurísticas demonstraram ser eficazes para o problema analisado, destacando-se a Estratégia de Guerra como a mais promissora entre as testadas. Essa técnica alcançou os menores valores da raiz do erro quadrático médio: 2,423 × 10−3 para os modelos de diodoúnico, duplo e triplo. Esses resultados se mostraram comparáveis ou superiores aos reportados em diversos estudos recentes da literatura para o mesmo painel e problema.
Palavras-chave: meta-heurística; Evolução Diferencial; Polinização de Flores; Lobo Cinzento; Viúva-Negra com foco no feromônio; Viúva-Negra com foco no canibalismo; Estratégia de Guerra; modelagem de painel fotovoltaico; estimativa de parâmetros.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2025-1173552
Artigo em PDF: CBIC_2025_paper1173552.pdf
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