Un equipo de investigación de la Plataforma Solar de Almería (PSA), parte del Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT), junto con la Universidad de Almería (UAL) y la Universidad de Granada (UGR), ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial que optimiza hasta un 8,8% el rendimiento de las plantas solares. Este avance, financiado por la Consejería de Universidad de la Junta de Andalucía, permite a los captadores solares adaptarse de forma autónoma a las condiciones climáticas y solares en tiempo real, incrementando la eficiencia energética. 4k5g1y

Un sistema autónomo e innovador 7421x

El proyecto, que forma parte del programa HELIOSUN, introduce una tecnología capaz de gestionar de manera simultánea y autónoma miles de heliostatos. Estos espejos reflejan la radiación solar hacia puntos específicos de un receptor para convertirla en energía térmica. A diferencia de los métodos tradicionales, que posicionan los heliostatos en ubicaciones predefinidas, esta estrategia ajusta continuamente su orientación en función de las condiciones meteorológicas y solares. Como resultado, se logra un aumento del 8,8% en la energía capturada anualmente.

“El algoritmo se basa en un histórico de datos y utiliza redes neuronales, que actúan como un ‘cerebro’, para aprender qué está bien y qué está mal. Esto permite ajustar la estrategia a cada situación y resolver problemas complejos”, explica Javier Bonilla, investigador de CIEMAT-PSA y coautor del estudio, a la Fundación Descubre.

Javier Bonilla, coautor del estudio. Fuente: Junta de Andalucía

Inteligencia artificial y aprendizaje por refuerzo 5245b

Publicado en la revista científica Applied Energy, el artículo titulado "Reinforcement learning for heliostat aiming: improving the performance of Solar Tower Plants" detalla cómo este sistema emplea el aprendizaje por refuerzo. Esta técnica de inteligencia artificial permite que los heliostatos tomen decisiones basadas en prueba y error, adaptándose dinámicamente a cambios en la posición solar y condiciones climáticas.

José Antonio Carballo, también investigador de CIEMAT-PSA, comenta: “El sistema toma decisiones minuto a minuto sin necesidad de supervisión humana, lo que disminuye riesgos operativos y reduce costes”.

Pruebas en un entorno simulado 1f4y5s

Para validar la eficacia del sistema, los investigadores lo probaron durante un año en un entorno simulado utilizando un superordenador en el Centro Extremeño de Tecnologías Avanzadas (CETA-CIEMAT). Este modelo integró variables como estaciones del año, momento del día y condiciones climáticas, gestionando hasta 300 heliostatos de manera simultánea.

José Carballo, coautor del estudio. Fuente: Junta de Andalucía

Hacia la automatización total 164a4a

El equipo de la unidad de investigación 'Tecnologías Termosolares de Foco Puntual' del CIEMAT-PSA planea expandir este proyecto para automatizar completamente las plantas solares. Su próximo objetivo es desarrollar un "gemelo digital" de una planta solar de torre, al que se aplicarán algoritmos de aprendizaje autónomo para su gestión integral.

Con este avance, Andalucía refuerza su posición como líder en el desarrollo de energías renovables, promoviendo soluciones más eficientes y sostenibles para el futuro.