Os sistemas fotovoltaicos têm apresentado um significativo crescimento na matriz energética mundial, diante das necessidades de se obter fontes alternativas de energia elétrica. No entanto, esses sistemas, além de possuírem uma baixa eficiência, são sensíveis às variações climáticas, ocasionando redução na produção de energia. Para contornar esses problemas, foram desenvolvidos métodos de extração da máxima potência, diante de condições desfavoráveis de operação dos módulos fotovoltaicos. Uma das técnicas que mais se destaca é o algoritmo de perturbação e observação (P&O), o mais difundido devido a sua baixa complexidade e facilidade de implementação. Contudo, esse método falha quando os geradores fotovoltaicos estão sob a influência de um sombreamento parcial, que é o efeito que provoca diversos picos de potência na curva P-V. Para tentar mitigar essas influências, o presente artigo apresenta uma otimização de um método P&O tradicional, que em conjunto com um algoritmo genético, busca superar a dificuldade de rastrear picos de potência.

Despite the advantages as a renewable source, photovoltaic generators still have low efficiency in converting light into electricity. Furthermore, they are sensitive to variations in solar irradiance and temperature. When weather conditions are unfavorable, the greatest impact is on electricity generation, which can be significantly reduced. In order to maximize the performance of PV system, MPPT techniques have been developed. However, when a PV system is installed in places where external agents shade the photovoltaic modules, the conventional MPPT algorithms are drastically undermined. In this context, the present work aims to evaluate two optimization methods applied to a MPPT algorithm. Supported by PSIM software, algorithms are developed and a 300 Wp single-phase PV system gridconnected is presented. Simulation results demonstrate benefits and drawbacks related to the influence of optimization on the overall efficiency of this PV system.Resumo: Apesar das vantagens como fonte renovável, os geradores fotovoltaicos ainda apresentam baixa eficiência na conversão de luz em eletricidade. Além disso, são sensíveis às variações de irradiância solar e de temperatura. Quando as condições climáticas são desfavoráveis, o maior impacto é na geração de energia elétrica, que pode ser reduzida de forma significativa e, para maximizar o desempenho dos sistemas fotovoltaicos (SFV), técnicas de rastreio da máxima potência (MPPT, do inglês Maximum Power Point Tracking) foram desenvolvidas. No entanto, quando um SFV é instalado em locais onde agentes externos sombreiam os painéis fotovoltaicos (PFV), os algoritmos MPPT convencionais são drasticamente prejudicados. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo avaliar dois métodos de otimização aplicados a um algoritmo MPPT. Com o auxílio do software PSIM, foram desenvolvidos os algoritmos e dimensionado um SFV monofásico de 300 Wp conectado à rede elétrica. Os resultados da simulação demonstram as vantagens e desvantagens relacionados à influência da otimização sobre a eficiência global desse SFV.