Estimación de la distribución de caudal en plantas solares de colectores cilindro-parabólicos

• Ruiz Moreno, Sara ^[1] ; Gallego, Antonio J. ^[1] ; F. Camacho, Eduardo ^[1]
  1. [1] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 46, 2025
• Idioma: español
• DOI: 10.17979/ja-cea.2025.46.12053
• Títulos paralelos:
  • Flow distribution estimation in parabolic-trough collector solar plants
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Este trabajo presenta una metodología para la estimación del reparto de caudal en plantas termosolares de colectores cilindro-parabólicos combinando técnicas de optimización con redes neuronales recurrentes para reducir su alto coste computacional. Primero, se aplica un algoritmo para estimar la tempertura en el lazo y obtener el reparto de caudal que minimiza los errores de estimación. Después, se entrenan redes neuronales para reproducir el algoritmo. Los caudales obtenidos se utilizan como punto inicial en el proceso de optimización, limitando el espacio de búsqueda y reduciendo significativamente el tiempo de cómputo. El método se evalúa en sectores de distinto tamaño (4, 20 y 50 lazos), comparando tres variantes: optimización, combinación red neuronal+optimización, y red neuronal. Los resultados muestran que el enfoque propuesto mejora la estimación respecto a la suposición clásica de distribución uniforme, y permite una reducción significativa del tiempo de cálculo respecto al uso único del optimizador, especialmente relevante en sectores de gran escala.

  • English

    This work presents a methodology to estimate the flow distribution in parabolic-trough collector solar plants combining optimization techniques with recurrent neural networks to reduce their high computational cost. First, an algorithm estimates the loop temperatures and obtains the flow rates that minimize the estimation error. Next, neural networks are trained to reproduce the algorithm. The obtained flow rates are used as initial points to the optimization problem. This way, the search space is limited and the computation time is significantly reduced. The method is evaluated in sectors of 4, 20, and 50 loops, and three versions are compared: only optimization, optimization+neural network and only neural network. The results prove that the flow rate estimation improves with respect to assuming a uniform distribution. Moreover, the neural networks reduce significantly the computation time, which is specially relevant in large-scale sectors.

• Referencias bibliográficas
  • Andersson, J. A. E., Gillis, J., Horn, G., Rawlings, J. B., Diehl, M., 2019. CasADi – a software framework for nonlinear optimization and...
  • Camacho, E. F., Berenguel, M., Rubio, F. R., 12 1997. Advanced control of solar plants. Springer.
  • Chanfreut, P., Maestre, J. M., Gallego, A. J., Annaswamy, A. M., Camacho, E. F., 2023. Clustering-based model predictive control of solar...
  • Frejo, J. R. D., Camacho, E. F., 7 2020. Centralized and distributed model predictive control for the maximization of the thermal power of...
  • Gallego, A. J., Macías, M., de Castilla, F., Sánchez, A. J., Camacho, E. F., 2022a. Model predictive control of the Mojave solar trough plants....
  • Gallego, A. J., Sánchez, A. J., Escaño, J. M., Camacho, E. F., 2022b. Nonlinear model predictive control for thermal balance in solar trough...
  • Gallego, A. J., Yebra, L. J., Pozo, A. J. S. D., Escaño, J. M., Camacho, E. F., 2023. Nonlinear mpc for thermal balancing of the TCP-100 parabolic...
  • (ACC). pp. 1807–1812. DOI: 10.23919/ACC55779.2023.10156440
  • Jacob, J., Pandey, A. K., Rahim, N. A., Selvaraj, J., Samykano, M., Saidur, R., Tyagi, V. V., 2021. Concentrated photovoltaic thermal (CPVT)...
  • Ma, L., Wang, Z., Lei, D., Xu, L., 2019. Establishment, validation, and application of a comprehensive thermal hydraulic model for a parabolic...
  • Rakhshani, E., Rouzbehi, K., Sánchez, A. J., Tobar, A. C., Pouresmaeil, E., 2019. Integration of large scale PV-based generation into power...
  • Sánchez, A. J., Gallego, A. J., Escaño, J. M., Camacho, E. F., 2018. Eventbased MPC for defocusing and power production of a parabolic trough...
  • Sánchez, A. J., Gallego, A. J., Escaño, J. M., Camacho, E. F., 2019. Thermal balance of large scale parabolic trough plants: A case study....
  • Sánchez-Amores, A., Martinez-Piazuelo, J., Maestre, J. M., Ocampo- Martinez, C., Camacho, E. F., Quijano, N., 2023. Population-dynamicsassisted...
  • Teleszewski, T. J., ˙ Zukowski, M., Krawczyk, D. A., Rodero, A., 2021. Analysis of the applicability of the parabolic trough solar thermal...
  • S¸ en, Z., 2004. Solar energy in progress and future research trends. Progress in Energy and Combustion Science 30, 367 – 416. DOI: 10.1016/j.pecs.2004.02.004