En la actualidad, cada vez es mayor el interés por utilizar energías renovables, entre las que se encuentra
la energía solar. Las plantas de colectores cilindro-parabólicos son un tipo de planta termosolar donde se
hace incidir la radiación del Sol en unos tubos mediante el uso de unos espejos con forma de parábola. En el
interior de estos tubos circula un fluido, generalmente aceite o agua, que se calienta para generar vapor y
hacer girar una turbina, produciendo energía eléctrica.
Uno de los métodos más utilizados para manejar estas plantas es el control predictivo basado en modelo
(model predictive control, MPC), cuyo funcionamiento consiste en obtener las señales de control óptimas
que se enviarán a la planta basándose en el uso de un modelo de la misma. Este método permite predecir el
estado que adoptará el sistema según la estrategia de control escogida a lo largo de un horizonte de tiempo.
El MPC tiene como desventaja un gran coste computacional asociado a la resolución de un problema de
optimización en cada instante de muestreo. Esto dificulta su implementación en plantas comerciales y de
gran tamaño, por lo que, actualmente, uno de los principales retos es la disminución de estos tiempos de
cálculo, ya sea tecnológicamente o mediante el uso de técnicas subóptimas que simplifiquen el problema.
En este proyecto, se propone el uso de redes neuronales que aprendan offline de la salida proporcionada
por un controlador predictivo para luego poder aproximarla. Se han entrenado diferentes redes neuronales
utilizando un conjunto de datos de 30 días de simulación y modificando el número de entradas. Los resultados
muestran que las redes neuronales son capaces de proporcionar prácticamente la misma potencia que el MPC
con variaciones más suaves de la salida y muy bajas violaciones de las restricciones, incluso disminuyendo el
número de entradas. El trabajo desarrollado se ha publicado en Renewable Energy, una revista del primer
cuartil en Green & sustainable science & technology y Energy and fuels.Nowadays, there is an increasing interest in using renewable energy sources, including solar energy.
Parabolic trough plants are a type of solar thermal power plant in which solar radiation is reflected onto tubes
with parabolic mirrors. Inside these tubes circulates a fluid, usually oil or water, which is heated to generate
steam and turn a turbine to produce electricity.
One of the most widely used methods to control these plants is model predictive control (MPC), which
obtains the optimal control signals to send to the plant based on the use of a model. This method makes it
possible to predict its future state according to the chosen control strategy over a time horizon.
The MPC has the disadvantage of a significant computational cost associated with resolving an optimization
problem at each sampling time. This makes it challenging to implement in commercial and large plants, so
currently, one of the main challenges is to reduce these computational times, either technologically or by
using suboptimal techniques that simplify the problem.
This project proposes the use of neural networks that learn offline from the output provided by a predictive
controller to then approximate it. Different neural networks have been trained using a 30-day simulation
dataset and modifying the number of irradiance and temperature inputs. The results show that the neural
networks can provide practically the same power as the MPC with smoother variations of the output and very
low violations of the constraints, even when decreasing the number of inputs. The work has been published
in Renewable Energy, a first quartile journal in Green & sustainable science & technology and Energy and
fuels.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería Industria
