Para lograr una cosecha eficiente de energía por el sistema PV/termoeléctrico, se apunta al principio de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT), con el objetivo de operar el sistema cerca del punto de máxima potencia. Bajo una distribución uniforme de la irradiación solar, solo existe un punto de máxima potencia (MPP), que puede determinarse fácilmente de manera eficiente por cualquier método tradicional de MPPT, como la conductancia incremental (INC). Una situación diferente ocurrirá para la distribución no uniforme de la irradiación solar, donde más de un MPP existirá en el gráfico de potencia versus voltaje del sistema PV/termoeléctrico. La determinación del MPP global no puede lograrse con métodos convencionales. Para hacer frente a este problema, se utiliza la aplicación de técnicas de cómputo suave basadas en algoritmos de optimización. Sin embargo, el MPPT basado en algoritmos de optimización es muy tedioso y consume mucho tiempo, especialmente bajo condiciones normales. Para resolver este dilema, esta investigación examina un método MPPT híbrido, que consiste en un enfoque de conductancia incremental (INC) y un optimizador de polillas y llamas (MFO), denominado procedimiento (INC-MFO), para lograr una alta adaptabilidad en diferentes condiciones ambientales. De esta manera, la combinación de los dos algoritmos diferentes facilita la utilización de las ventajas de los dos métodos, lo que resulta en un seguimiento de velocidad más rápido con distribución de radiación uniforme y una alta precisión en el caso de una distribución no uniforme. Es muy importante mencionar que el método INC se utiliza para rastrear el punto de máxima potencia bajo condiciones normales, mientras que el optimizador MFO es más relevante para la búsqueda global bajo sombreado parcial. Los resultados obtenidos revelaron que la estrategia propuesta tuvo el mejor rendimiento tanto en condiciones dinámicas como en estado estacionario con radiación uniforme y no uniforme.