Actualmente, la incorporación de paneles solares en muchas aplicaciones es una tendencia en auge, lo que requiere simulaciones precisas y análisis de su rendimiento bajo diferentes condiciones de funcionamiento para la toma de decisiones posteriores. En este documento, se abordan exhaustivamente varios algoritmos de optimización a través de un estudio comparativo y discusiones adicionales para extraer los parámetros desconocidos. El uso eficiente de las iteraciones dentro del proceso de optimización puede ayudar a los algoritmos metaheurísticos a acelerar la convergencia y lograr una mayor precisión para el resultado final. En este documento, se propone un método, denominado método de convergencia prematura (PCM), para impulsar la convergencia de los algoritmos metaheurísticos con una mejora significativa en sus precisiones. PCM se basa en actualizar la posición actual alrededor de la mejor solución hasta ahora con dos tamaños de paso: el primero se basa en la distancia entre dos individuos seleccionados al azar de la población para fomentar la capacidad de exploración, y el segundo se basa en la distancia entre la posición actual y la mejor solución hasta ahora para promover la explotación. Además, PCM utiliza una variable de peso, también conocida como factor de control, como un equilibrio entre los dos tamaños de paso. El método propuesto se integra con tres algoritmos metaheurísticos conocidos para observar su eficacia para estimar de manera eficiente y efectiva los parámetros desconocidos del modelo de diodo único (SDM). Además, se investiga una célula solar RTC France Si, y tres módulos fotovoltaicos, a saber, Photowatt-PWP201, Ultra 85-P y STM6-40/36, con los algoritmos mejorados y enfoques estándar seleccionados para comparar sus rendimientos en la estimación de los parámetros desconocidos para esos diferentes tipos de células y módulos fotovoltaicos. Los resultados experimentales señalan la eficacia del PCM en acelerar la velocidad de convergencia con resultados finales mejorados.