{"id":1961,"date":"2020-03-04T12:26:27","date_gmt":"2020-03-04T11:26:27","guid":{"rendered":"https:\/\/arm.ual.es\/arm-group\/?p=1961"},"modified":"2020-03-04T12:27:14","modified_gmt":"2020-03-04T11:27:14","slug":"tesis-doctoral-en-el-marco-del-proyecto-enerpro-de-un-investigador-de-ciesol-centro-mixto-psa-ual","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/arm.ual.es\/arm-group\/2020\/03\/04\/tesis-doctoral-en-el-marco-del-proyecto-enerpro-de-un-investigador-de-ciesol-centro-mixto-psa-ual\/","title":{"rendered":"Tesis doctoral en el marco del proyecto ENERPRO de un investigador de CIESOL, Centro mixto PSA-UAL"},"content":{"rendered":"\n

Por CIEMAT<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

El pasado mes de noviembre Jos\u00e9 Antonio Carballo, investigador de CIESOL, defendi\u00f3 su tesis doctoral “Modelado y optimizaci\u00f3n para una gesti\u00f3n eficiente de recursos en tecnolog\u0131\u0301a termosolar”, que obtuvo la calificaci\u00f3n de sobresaliente\u00a0cum laude.<\/em>\u00a0La tesis fue dirigida por Javier Bonilla, tambi\u00e9n investigador de PSA-CIEMAT, y por Manuel Berenguel, catedr\u00e1tico de la Universidad de Almer\u00eda.\u00a0 Esta tesis se ha realizado en el marco del proyecto ENERPRO, Estrategias de control y gesti\u00f3n energ\u00e9tica en entornos productivos con apoyo de energ\u00edas renovables, que es un proyecto coordinado por la PSA-CIEMAT y la Universidad de Almer\u00eda (en concreto por el Grupo de investigaci\u00f3n de Autom\u00e1tica, Rob\u00f3tica y Mecatr\u00f3nica (TEP 197)) a trav\u00e9s del centro mixto CIESOL (PSA-UAL).\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Entre los objetivos iniciales de la tesis se encontraba el an\u00e1lisis del empleo de una t\u00e9cnica derivada de la inteligencia artificial (IA) para la optimizaci\u00f3n de procesos relacionados con energ\u00eda termosolar. Gracias a esto, se pudo detectar el gran potencial que presenta la IA<\/a>, no solo para optimizar los procesos, sino tambi\u00e9n para resolver desde otro punto de vista ciertos problemas y mejorar la eficiencia de la tecnolog\u00eda termosolar. <\/p>\n\n\n\n

Entre todas las posibles aplicaciones de la IA en termosolar (predicaci\u00f3n de la radiaci\u00f3n solar, modelado din\u00e1mico y est\u00e1tico de los sistemas, predicci\u00f3n de rendimiento, consumo y producci\u00f3n de  energ\u00eda,  dise\u00f1o, optimizaci\u00f3n, detecci\u00f3n de fallos, mantenimiento predictivo y control inteligente), los investigadores se centraron en el desarrollo de un sistema de control inteligente para captadores solares empleados en termosolar. “Concretamente nos centramos en el desarrollo del primer sistema de control inteligente de captadores solares tipo heli\u00f3stato que conforman los sistemas termosolares de  receptor central, desarrollando de este modo el concepto heli\u00f3stato inteligente o SMART HELIOSTAT”, se\u00f1ala Jos\u00e9 Antonio Carballo.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de la tecnolog\u00eda fotovoltaica o la e\u00f3lica, la tecnolog\u00eda termosolar de receptor central (y la termosolar en general) tiene la capacidad de almacenar de manera eficiente y econ\u00f3mica la energ\u00eda t\u00e9rmica captada para poder emplearla cuando la fuente principal (el sol) no est\u00e1 disponible o no es suficiente.  La alta eficiencia de los sistemas de receptor central los convierte en la tecnolog\u00eda termosolar m\u00e1s prometedora; adem\u00e1s, esta capacidad de los sistemas termosolares en general para gestionar la producci\u00f3n los convierte en el complemento perfecto de otras tecnolog\u00edas renovables para conformar un sistema el\u00e9ctrico basado en un mix energ\u00e9tico de diferentes fuentes renovables.  [Enlace a las presentaciones de la Jornada “Las Centrales Termosolares en la planificaci\u00f3n energ\u00e9tica de Espa\u00f1a” en el marco de GENERA 2020<\/a>].<\/p>\n\n\n\n

En los sistemas de torre o receptor central, un gran n\u00famero de heli\u00f3statos se encarga de concentrar y reflejar la radiaci\u00f3n solar sobre un receptor situado en una torre; debido al movimiento constante de la tierra, la posici\u00f3n del sol en el cielo cambia constantemente y el sistema de posicionamiento del heliostato debe reorientar continuamente la posici\u00f3n del mismo para que la radiaci\u00f3n solar concentrada incida en el receptor. Los sistemas tradicionales que se encargan de esta tarea presentan diversos problemas, una baja eficiencia y adem\u00e1s requieren de costosos procedimientos de instalaci\u00f3n, puesta en marcha y calibraci\u00f3n peri\u00f3dica.  Actualmente, en un sistema de torre central se estima que la mitad del coste total del sistema se debe al coste de los heli\u00f3statos.  Por todo esto, mejorar la eficiencia de los heli\u00f3statos y reducir su coste se ha convertido en uno de los objetivos principales de las actividades de I+D relacionadas con esta tecnolog\u00eda, en las que numerosos agentes est\u00e1n dedicando recursos y esfuerzos.<\/p>\n\n\n\n

El sistema de control inteligente que propone esta investigaci\u00f3n est\u00e1 basado en visi\u00f3n artificial, redes neuronales y hardware de bajo coste (una c\u00e1mara y un ordenador de placa reducida).  Una c\u00e1mara, situada en el centro del heli\u00f3stato, capta una imagen que es procesada por el ordenador de placa reducida y gracias a un modelo basado en redes neuronales, se genera una se\u00f1al para actuar sobre los motores y reorientar el heliostato. Los modelos basados en redes neuronales son modelos matem\u00e1ticos derivados de la inteligencia artificial, capaces de aprender a realizar determinadas tareas para lo que no han sido programados expresamente. “En nuestro caso, el modelo basado en redes neuronales debe ser entrenado previamente para que ‘aprenda’ a detectar los objetos clave en la imagen (el Sol, el receptor, los heli\u00f3statos y las nubes) y calcule la se\u00f1al de error de seguimiento solar a partir de la cual calcular la se\u00f1al de control”, precisa Carballo. <\/p>\n\n\n\n

Este nuevo sistema de control inteligente, que presenta un enfoque totalmente diferente a todos los sistemas, es capaz de mejorar la eficiencia del heli\u00f3stato y reducir en gran medida los costes del hardware de control, instalaci\u00f3n, puesta en marcha y calibrado del heli\u00f3stato. Adem\u00e1s el sistema de control inteligente es capaz de proveer nueva informaci\u00f3n muy valiosa, como predicci\u00f3n de posibles transitorios provocados por nubes, estimaci\u00f3n de sombras, bloqueos y distribuci\u00f3n de la radiaci\u00f3n solar concentrada en el receptor, de la que hasta ahora no se dispon\u00eda de manera efectiva y que los nuevos sistemas no contemplan. Toda esta nueva informaci\u00f3n es susceptible de ser incorporada al control general del sistema de receptor central para mejorar a\u00fan m\u00e1s la eficiencia del sistema general.<\/p>\n\n\n\n

El nuevo sistema de control inteligente, aunque se encuentra en fase inicial de desarrollo, ha sido probado en las instalaciones de la Plataforma Solar de Almer\u00eda que dispone de dos plantas de receptor central. Tambi\u00e9n se ha desarrollado un prototipo a escala de bajo coste para laboratorios usando t\u00e9cnicas derivadas de lo que se conoce como cuarta revoluci\u00f3n industrial o industria 4.0, como por ejemplo fabricaci\u00f3n aditiva (impresi\u00f3n 3D). Adem\u00e1s, el prototipo es muy vers\u00e1til, incorpora una gran capacidad de comunicaci\u00f3n y pueden implementarse infinidad de lenguajes de programaci\u00f3n. Por todo esto, a este prototipo le ha sido dado el nombre de “Hel-IoT”. El objetivo de este prototipo de sistemas de receptor central es poner a disposici\u00f3n del que lo precise y no tenga acceso a un sistema de este tipo una herramienta totalmente funcional con la que continuar desarrollando el sistema de control inteligente o labores docentes.<\/p>\n\n\n\n

Fuente:<\/strong> http:\/\/www.ciemat.es\/portal.do?IDM=61&NM=2&identificador=1963<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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