Computación de altas prestaciones en el diseño óptimo y control de plantas solares de torre

Resumen

Las plantas solares de torre central tienen un conjunto de espejos, llamados helióstatos, y un receptor de radiación. Los helióstatos siguen el movimiento del sol para concentrar en él la radiación solar. El receptor usa esta energía para calentar un fluido que circula en su interior y que finalmente se usa para producir electricidad en un ciclo de turbina. Esta tesis doctoral propone y estudia métodos computacionales en dos líneas de trabajo: el diseño óptimo y el control del campo de helióstatos. Ambas facetas son muy importantes en estas infraestructuras porque el campo de helióstatos puede suponer hasta el 50% de la inversión inicial y hasta un 40% de pérdida energética. Como marco de trabajo común, se comienza haciendo una revisión bibliográfica de herramientas de optimización del campo de helióstatos y análisis óptico de su comportamiento. El trabajo se centra entonces en el diseño de métodos para optimizar la distribución de los helióstatos en torno al receptor. Se trabaja en primer lugar en estudiar estrategias de paralelización de la evaluación del rendimiento de campos solares como función objetivo en un problema de optimización. Sobre el modelo desarrollado, se resuelve el problema de optimizar la ubicación de los helióstatos desde dos perspectivas. La primera, la más sencilla y usada en la literatura, los despliega siguiendo un patrón geométrico. La segunda permite situar helióstatos en cualquier punto del campo. Dentro de ésta última se diseña en primer lugar un algoritmo genético paralelo para abordarla y, finalmente, se propone una metaheurística que facilita el uso de este tipo de métodos. Ya en la segunda línea, se plantea una nueva metodología para modelar campos de forma analítica, en instantes sueltos primero, y luego en cualquier momento del año. Se desarrolla una versión paralela de un optimizador basado en poblaciones para asignar puntos de enfoque a los helióstatos activos para replicar cualquier perfil de flujo sobre el receptor. Esa estrategia se extiende a un método general que escoge los helióstatos combinando un algoritmo genético y un descenso por gradiente calculado en paralelo. Para concluir, se diseña un controlador heurístico en bucle cerrado combinando ese método con los modelos de campo y realimentación.