Algoritmo Cuántico Revoluciona la Eficiencia de Paneles Solares en Condiciones Desafiantes

Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO) basado en computación cuántica para la implementación en tiempo real del seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) en sistemas fotovoltaicos (PV). Este avance promete mejorar la eficiencia de la generación de energía solar, especialmente en condiciones ambientales desafiantes.

El algoritmo cuántico, denominado QPSO, aprovecha la alta velocidad de la computación cuántica y reduce el intervalo de números aleatorios en etapas posteriores para evitar la convergencia prematura. Según los científicos, el QPSO utiliza estados de qubits en lugar de partículas clásicas y realiza giros de qubits mediante puertas de rotación en el eje y para buscar la solución óptima.

En el ámbito de la computación cuántica, un qubit es la unidad básica de información cuántica, análoga al bit en la computación clásica. El algoritmo propuesto se basa en la ecuación de Schrödinger, una ecuación diferencial que define el comportamiento de las funciones de onda en la mecánica cuántica.

Los investigadores explican que simular el comportamiento de la inteligencia humana, en lugar de un enjambre de aves o peces, requiere capturar los procesos de pensamiento de un organismo social complejo, lo cual no puede ser descrito adecuadamente por una ecuación de evolución lineal. «Se cree que el pensamiento humano es tan incierto como una partícula con comportamientos cuánticos», señalaron.

El rendimiento del algoritmo fue probado mediante el software Matlab Simulink en una matriz PV simulada con cuatro módulos solares de 213 W. Los resultados mostraron que el QPSO mantiene un rendimiento cercano al del PSO convencional en diversas condiciones ambientales. Aunque el PSO convencional logró un 0.15% más de potencia bajo las mismas condiciones, el QPSO superó al PSO convencional en condiciones más desafiantes.

Específicamente, el algoritmo cuántico generó un 3.33% más de potencia en pruebas de alta temperatura y un 0.89% más en pruebas de sombreado parcial. Además, mostró ciclos de trabajo más bajos, con una reducción del 3.9% en condiciones normales, 0.162% en pruebas de alta temperatura y 0.54% en pruebas de sombreado parcial.

El estudio titulado «Quantum maximum power point tracking (QMPPT) for optimal solar energy extraction» fue publicado en la revista Systems and Soft Computing. El equipo de investigación incluyó científicos de la École Nationale Polytechnique y la École Nationale Supérieure de Technologies de Argelia, la Université du Québec à Trois-Rivières de Canadá y el Norwegian Research Centre de Noruega.

A pesar de la ligera ventaja del algoritmo clásico en condiciones normales, el algoritmo cuántico demostró un rendimiento superior en todos los demás parámetros, logrando mayores valores de potencia y ciclos de trabajo consistentemente más bajos, lo que indica una mayor eficiencia general. Los investigadores sugieren que futuros trabajos podrían explorar algoritmos adaptativos que se ajusten dinámicamente a las condiciones ambientales cambiantes, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad.

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Fuente: https://www.pv-magazine.com/2024/08/06/quantum-algorithm-for-photovoltaic-maximum-power-point-tracking/