Parameter Estimation of the Three-Diode Photovoltaic Model Using the Flow Direction Algorithm

Resumen

La identificación precisa de los parámetros de los modelos fotovoltaicos (PV) es esencial para una predicción fiable del rendimiento y la optimización de los sistemas energéticos. Sin embargo, la estimación de los parámetros de modelos de circuito equivalente avanzados es un desafío debido a la naturaleza no lineal y multimodal de sus características corriente–voltaje (I–V). Este estudio propone un método de extracción de parámetros basado en el Flow Direction Algorithm (FDA) aplicado al Modelo de Tres Diodos (TDM). El método minimiza el error cuadrático medio (RMSE) entre los datos I–V medidos y simulados, asegurando al mismo tiempo conjuntos de parámetros físicamente consistentes. El enfoque se valida utilizando dos dispositivos fotovoltaicos de referencia: la célula solar RTC France y una célula solar de película delgada de silicio amorfo.

Para la célula RTC France, el método propuesto logra un RMSE de 7,3511 × 10⁻⁴ al ajustar las características I–V experimentales usando el TDM. Para la célula de silicio amorfo, el algoritmo obtiene un RMSE de 2,2939 × 10⁻⁵, demostrando un acuerdo muy cercano entre las características eléctricas medidas y simuladas. Estos resultados confirman que el enfoque de optimización basado en FDA proporciona una estimación precisa de los parámetros para modelos fotovoltaicos complejos, permitiendo un modelado confiable y apoyando la mejora en el análisis de rendimiento y la optimización de sistemas energéticos.