La inteligencia artificial andaluza que convierte la energía solar en un 'juego de mesa' para ahorrar costes

Las reglas del juego para la gestión eficiente de los campos solares en nuestro país podrían empezar a cambiar gracias a un nuevo modelo de inteligencia artificial desarrollado gracias a un equipo de investigadores de la Universidad de Sevilla (Andalucía).

Hasta ahora, por lo que explican desde el equipo impulsor de este proyecto, se trataban las instalaciones solares como un único ente. Sí se aplicaban modelos predictivos e inteligencia artificial, pero ahora se quiere ir un paso más allá.

Este equipo de investigadores ha descubierto que se pueden conseguir mejores resultados si, en lugar de tratar todos los paneles solares como un todo, se crea una especie de red neuronal en la que cada colector actúa como un único individuo.

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Es más, se propone un método consistente en una especie de juego de mesa en el que hay paneles que ganan y paneles que pierden. Lo explican de una manera muy didáctica.

Se trata de una técnica de optimización, basada, dicen, en la teoría de juegos, que afina los parámetros de un modelo de control predictivo en la planta solar mediante la simulación de escenarios de juego con diferentes configuraciones que compiten entre sí.

La configuración que "gana la partida" genera nuevas configuraciones en la siguiente mano. "Este proceso se repite varias veces hasta que el sistema encuentra la configuración óptima", añaden.

Y remarcan que "esta técnica permite considerar las variaciones diarias y estacionales de la radiación solar, la temperatura o humedad, que afectan a la producción de energía eléctrica. De esta manera, se mejora considerablemente la eficiencia y rentabilidad de las plantas".

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Pero todo parte, como decíamos, de un tratamiento individualizado de cada colector solar. Es ahí donde arranca la principal innovación desarrollada por este equipo de investigación de la Universidad de Sevilla, ubicado en el Parque Científico Tecnológico Cartuja, y que ha contado con la colaboración de la Universidad Politécnica de Cataluña y la Universidad de los Andes de Colombia.

El proyecto ha sido validado en la Plataforma Solar de Almería y se basa en la mejora de los resultados en cuanto al tiempo de cálculo en la resolución de problemas de los colectores solares. "De esta manera, se logran reducir los recursos necesarios para su correcto funcionamiento", afirman.

Para maximizar la producción de energía eléctrica y minimizar el coste, las plantas solares utilizan actualmente modelos de control predictivo en el manejo de los colectores. Con este sistema se predice el comportamiento que deben tener y se genera la configuración óptima para cada situación ajustando los ángulos de inclinación, la orientación, la potencia o la temperatura.

El modelo de control que proponen ahora los investigadores se basa en la descentralización del campo incluyendo una técnica matemática y estadística llamada asistencia de dinámica de población, "basada en la idea de que las máquinas pueden funcionar como entidades individuales que interaccionan entre sí y con su entorno, de manera similar a los seres vivos".

En el artículo 'Coalitional model predictive control of parabolic-trough solar collector fields with population-dynamics assistance', publicado en la revista Applied Energy, los expertos analizan y optimizan la interacción de los controladores en los sistemas mejorando su eficiencia, reduciendo los tiempos de espera y ampliando la capacidad de respuesta.

Frente a los habituales sistemas de predicción que agrupan a todos los colectores de una misma planta, los expertos proponen que cada uno funcione de manera independiente, aunque conectados y comunicados con los demás.

Dividir en subsistemas más pequeños

"Así, cada problema que se pueda plantear se reduce en pequeños subproblemas que se resuelven de una manera más rápida. Esto hace que no sean necesarios grandes sistemas de computación, reduciendo, al mismo tiempo, los costes de producción", justifican los investigadores.

"La idea es dividir el campo total de colectores en subsistemas más pequeños con un controlador local cada uno. Estos gestionan fallos individuales y se agrupan en coaliciones con los demás subsistemas creados, compartiendo sus respuestas ante la incidencia. Con esto se consigue una solución centralizada, pero de manera descentralizada", indica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Sevilla Eduardo Fernández Camacho, autor del artículo.

Para el ensayo se han utilizado los llamados paneles cilíndicoparabólicos, compuestos por una serie de espejos parabólicos dispuestos en forma de cilindro. Los rayos del sol se concentran en un punto central a lo largo de un tubo que contiene un fluido que se calienta, normalmente agua o aceite.

Son controlados por sistemas autónomos que requieren de una configuración específica para obtener el máximo rendimiento. Pero estos parámetros deben cambiar en función de las circunstancias climáticas, la demanda o el estado físico del propio colector.

Aplicar modelos predictivos hace que los controladores anticipen la configuración necesaria en cada momento. "El principal problema es que los sistemas requieren amplios recursos computacionales para optimizar el proceso. Por eso, al reducir el proceso de cálculo a entidades locales, en vez de tratar la situación en una escala global, se mejoran los resultados", resumen.

Los expertos proponen probar la metodología en plantas solares mayores, ya que las ventajas de este enfoque coalicional con respecto al método centralizado se hacen más evidentes a medida que la central es más grande. La investigación se ha financiado mediante el proyecto OCONTSOLAR del programa H2020 del Consejo Europeo de Investigación.