Desenvolvimento e avaliação de estratégia híbrida de rastreamento do ponto de máxima potência global em Sistemas Fotovoltaicos

Este PROJETO DE PESQUISA propõe uma estratégia híbrida de rastreamento do ponto de máxima potência (MPPT) para sistemas fotovoltaicos (FV), concebida com o objetivo de aprimorar o desempenho global por meio da integração de técnicas convencionais e de inteligência artificial. O método combina dois algoritmos MPPT baseados na estratégia de subida de montanha — o convencional Perturba e Observa (P&O) e o Modified Adaptive Hill Climbing (MAHC) — a um Controlador por Lógica Fuzzy (CLF). Essa abordagem busca aliar a simplicidade e a baixa complexidade computacional dos métodos determinísticos à adaptabilidade e à robustez das técnicas inteligentes. Na estratégia proposta, a tensão e a corrente do arranjo FV são avaliadas individualmente por cada uma das três técnicas de MPPT, enquanto a decisão final de chaveamento do conversor CC–CC do tipo Boost é definida por um mecanismo de votação majoritária, denominado ChavMajor. Essa abordagem promove um rastreamento mais estável e eficiente, mitigando limitações inerentes aos métodos isolados. A eficácia do método foi comprovada por meio de modelagem e simulações realizadas no ambiente MATLAB, aplicadas a um sistema FV de 5,8 kW. Espera-se que os resultados demonstrem ganhos significativos, com maior eficiência, redução das oscilações de potência e rastreamento mais preciso do ponto de máxima potência em comparação à aplicação individual dos algoritmos convencionais.