Estimación de la distribución de caudal en plantas solares de colectores cilindro-parabólicos
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12053Palabras clave:
Estimación, Detección de fallos, Mantenimiento y garantía de calidad, Energía solar, Métodos para FDI basados en IA, Redes neuronalesResumen
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.
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