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El pasado mes de noviembre José Antonio Carballo, investigador de CIESOL, defendió su tesis doctoral "Modelado y optimización para una gestión eficiente de recursos en tecnologı́a termosolar", que obtuvo la calificación de sobresaliente cum laude. La tesis fue dirigida por Javier Bonilla, también investigador de PSA-CIEMAT, y por Manuel Berenguel, catedrático de la Universidad de Almería.  Esta tesis se ha realizado en el marco del proyecto ENERPRO, Estrategias de control y gestión energética en entornos productivos con apoyo de energías renovables, que es un proyecto coordinado por la PSA-CIEMAT y la Universidad de Almería (en concreto por el Grupo de investigación de Automática, Robótica y Mecatrónica (TEP 197)) a través del centro mixto CIESOL (PSA-UAL). 

Entre los objetivos iniciales de la tesis se encontraba el análisis del empleo de una técnica derivada de la inteligencia artificial (IA) para la optimización de procesos relacionados con energía termosolar. Gracias a esto, se pudo detectar el gran potencial que presenta la IA, no solo para optimizar los procesos, sino también para resolver desde otro punto de vista ciertos problemas y mejorar la eficiencia de la tecnología termosolar. 

Entre todas las posibles aplicaciones de la IA en termosolar (predicación de la radiación solar, modelado dinámico y estático de los sistemas, predicción de rendimiento, consumo y producción de  energía,  diseño, optimización, detección 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 helióstato que conforman los sistemas termosolares de  receptor central, desarrollando de este modo el concepto helióstato inteligente o SMART HELIOSTAT", señala José Antonio Carballo.

A diferencia de la tecnología fotovoltaica o la eólica, la tecnología termosolar de receptor central (y la termosolar en general) tiene la capacidad de almacenar de manera eficiente y económica la energía térmica captada para poder emplearla cuando la fuente principal (el sol) no está disponible o no es suficiente.  La alta eficiencia de los sistemas de receptor central los convierte en la tecnología termosolar más prometedora; además, esta capacidad de los sistemas termosolares en general para gestionar la producción los convierte en el complemento perfecto de otras tecnologías renovables para conformar un sistema eléctrico basado en un mix energético de diferentes fuentes renovables.  [Enlace a las presentaciones de la Jornada "Las Centrales Termosolares en la planificación energética de España" en el marco de GENERA 2020].

En los sistemas de torre o receptor central, un gran número de helióstatos se encarga de concentrar y reflejar la radiación solar sobre un receptor situado en una torre; debido al movimiento constante de la tierra, la posición del sol en el cielo cambia constantemente y el sistema de posicionamiento del heliostato debe reorientar continuamente la posición del mismo para que la radiación solar concentrada incida en el receptor. Los sistemas tradicionales que se encargan de esta tarea presentan diversos problemas, una baja eficiencia y además requieren de costosos procedimientos de instalación, puesta en marcha y calibración periódica.  Actualmente, en un sistema de torre central se estima que la mitad del coste total del sistema se debe al coste de los helióstatos.  Por todo esto, mejorar la eficiencia de los helióstatos y reducir su coste se ha convertido en uno de los objetivos principales de las actividades de I+D relacionadas con esta tecnología, en las que numerosos agentes están dedicando recursos y esfuerzos.

El sistema de control inteligente que propone esta investigación está basado en visión artificial, redes neuronales y hardware de bajo coste (una cámara y un ordenador de placa reducida).  Una cámara, situada en el centro del helióstato, capta una imagen que es procesada por el ordenador de placa reducida y gracias a un modelo basado en redes neuronales, se genera una señal para actuar sobre los motores y reorientar el heliostato. Los modelos basados en redes neuronales son modelos matemáticos 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 helióstatos y las nubes) y calcule la señal de error de seguimiento solar a partir de la cual calcular la señal de control", precisa Carballo. 

Este nuevo sistema de control inteligente, que presenta un enfoque totalmente diferente a todos los sistemas, es capaz de mejorar la eficiencia del helióstato y reducir en gran medida los costes del hardware de control, instalación, puesta en marcha y calibrado del helióstato. Además el sistema de control inteligente es capaz de proveer nueva información muy valiosa, como predicción de posibles transitorios provocados por nubes, estimación de sombras, bloqueos y distribución de la radiación solar concentrada en el receptor, de la que hasta ahora no se disponía de manera efectiva y que los nuevos sistemas no contemplan. Toda esta nueva información es susceptible de ser incorporada al control general del sistema de receptor central para mejorar aún más la eficiencia del sistema general.

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 Almería que dispone de dos plantas de receptor central. También se ha desarrollado un prototipo a escala de bajo coste para laboratorios usando técnicas derivadas de lo que se conoce como cuarta revolución industrial o industria 4.0, como por ejemplo fabricación aditiva (impresión 3D). Además, el prototipo es muy versátil, incorpora una gran capacidad de comunicación y pueden implementarse infinidad de lenguajes de programación. 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 disposición 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.