En el sector de la energía renovable, la extracción de parámetros para celdas fotovoltaicas solares es un área de investigación ampliamente estudiada. La extracción de parámetros es un problema de optimización complejo no lineal para celdas solares fotovoltaicas. En este trabajo de investigación, los autores han implementado el algoritmo de enjambre de Tunicate (TSA) para estimar el valor optimizado de los parámetros desconocidos de una celda/módulo fotovoltaico en condiciones de temperatura estándar. Los resultados de la simulación se han comparado con cuatro algoritmos de optimización preexistentes diferentes: algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA), una combinación híbrida de optimización por enjambre de partículas y algoritmo de búsqueda gravitacional (PSOGSA), seno coseno (SCA) y optimización de ballenas (WOA). La comparación de resultados demuestra ampliamente que el algoritmo TSA supera a los algoritmos de optimización existentes en términos de error cuadrático medio (RMSE) y tasa de convergencia. Además, los resultados estadísticos confirman que el algoritmo TSA es un mejor algoritmo en términos de robustez y precisión promedio. También se realiza la prueba de ranking de Friedman para demostrar la competencia y confiabilidad del enfoque implementado.