La extracción de parámetros de la celda fotovoltaica es un problema de optimización altamente no lineal y complejo. Este artículo propone una nueva versión híbrida del algoritmo de optimización de ballenas y el algoritmo de optimización de enjambre de partículas para optimizar los parámetros de la celda fotovoltaica. La capacidad de explotación del algoritmo de optimización de enjambre de partículas con función de peso adaptativa se implementa en modo de canalización con un algoritmo de optimización de ballenas para mejorar su capacidad de explotación y velocidad de convergencia. El rendimiento del algoritmo híbrido propuesto se compara con seis algoritmos de optimización diferentes en términos de error cuadrático medio y tasa de convergencia. El resultado de la simulación muestra que el algoritmo híbrido propuesto produce no solo parámetros optimizados en diferentes niveles de irradiación (es decir, 1000 W/m, 870 W/m, 720 W/m y 630 W/m) sino que también estima un error cuadrático medio mínimo incluso en un nivel bajo de irradiación. Además, el análisis estadístico valida que la precisión promedio y la robustez del algoritmo propuesto son mejores que las de otros algoritmos. Los mejores valores de error cuadrático medio generados por el algoritmo propuesto son y para los modelos de diodo único y de doble diodo. Se observa que los parámetros estimados basados en el proceso de optimización son altamente consistentes con los datos experimentales.