Rodrigues, Fábio Jose2023-06-282023-06-282023https://dspace.unila.edu.br/handle/123456789/7457Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Instituto Latino-Americano de Ciências da Vida e da Natureza, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Engenharia Física.O aumento do consumo de energia elétrica em todo o mundo tem levado ao desenvolvimento de novas tecnologias para a redução de emissões de poluentes e a diminuição da degradação do meio ambiente. No Brasil, as dificuldades para implantação de novas unidades geradoras e a busca por fontes de energia alternativas têm impulsionado a geração de energia elétrica por fontes renováveis, especialmente a solar e a eólica. No entanto, é necessário buscar a otimização de performance e a resolução de problemas clássicos, como a perda de eficiência devido ao sombreamento parcial, no caso de geração fotovoltaica. O algoritmo Perturbe e Observe, mais utilizado comercialmente, pode falhar ao tentar localizar o ponto de operação de um arranjo de painéis solares. Visto isso foi foi realizado a implementação dos algoritmos Perturbe e Observe e também Shuffled Frog Leaping Algorithm aplicados no chaveamento um conversor de corrente contínua do tipo boost, utilizando o software de simulação PSim para avaliar as curvas de resposta da potência, e compará-las. Observa-se vantagens para cada um dos métodos dependendo da resposta desejada. O Perturbe e Observe mostra uma resposta de convergência mais rápida quando comparado com o Suffled Frog Leaping Algorithm, porém apresenta uma oscilação de potência de saída e possui o risco de não alcançar a tensão de operação ideal. Já o Shuffled Frog Leaping Algorithm demonstrou sempre localizar a potência de operação desejada ao custo de um tempo de convergência mais lento.poropenAccessenergia solar fotovoltaicarastreamento do ponto de máxima potênciaconversor boostalgoritmo bio-inspiradoalgoritmo dos saposMPPTSFLAbachelorThesis