Red-Tailed Hawk (RTH) Algorithm for Optimal PV Reconfiguration in Irrigation Systems Under Partial Shading Conditions

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5935/jetia.v12i58.3207

Resumen

Los sistemas de bombeo de agua fotovoltaicos (FV) ofrecen una solución sostenible para el riego agrícola en regiones donde las fuentes de energía convencionales son poco fiables o costosas. Sin embargo, el sombreado parcial (SP) degrada significativamente el rendimiento de los sistemas FV y limita el suministro de agua. Este artículo propone una estrategia dinámica de reconfiguración de arreglos fotovoltaicos basada en el algoritmo de optimización del Halcón de Cola Roja (RTH) para mitigar los efectos del sombreado parcial. El arreglo FV reconfigurado, combinado con el seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT), alimenta un sistema de bombeo de agua accionado por un motor de corriente continua sin escobillas (BLDC), con el fin de mejorar la eficiencia operativa. El método propuesto garantiza una operación estable en régimen permanente, manteniendo el sistema FV cerca del punto de máxima potencia bajo condiciones variables de sombreado. La evaluación del desempeño se realiza en MATLAB utilizando un arreglo FV de 4×5 sometido a sombreado dinámico causado por un árbol, y se compara con la configuración convencional de interconexión total cruzada (TCT) empleando datos experimentales reportados. Los resultados demuestran mejoras claras en el caudal de agua, con incrementos promedio de 36 litros por hora en el primer caso y 111,6 litros por hora en el segundo caso. Estos resultados confirman la efectividad del enfoque propuesto y destacan su potencial para mejorar la sostenibilidad y la fiabilidad de los sistemas fotovoltaicos de bombeo de agua en regiones agrícolas con limitaciones energéticas.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Descargas

Publicado

2026-03-25

Número

Sección

Articles

Cómo citar

Red-Tailed Hawk (RTH) Algorithm for Optimal PV Reconfiguration in Irrigation Systems Under Partial Shading Conditions. (2026). ITEGAM-JETIA, 12(58), 621-634. https://doi.org/10.5935/jetia.v12i58.3207