La aplicación para plantas termosolares que ve llegar las nubes

Investigadores de la Universidad de Almería han creado un software que determina la aparición de nubes de una manera mucho más exacta que las predicciones convencionales y permite reducir los impactos que sufren los receptores solares por la diferencia de temperatura. Además, ofrece datos más rigurosos sobre la producción eléctrica prevista, lo que permite a los operadores de las centrales termosolares una mejor planificación y gestión de la energía.

Autoría: Remedios Valseca / Fundación Descubre


Almería |
17 de septiembre de 2019

Para conseguir la optimización del control de una planta termosolar, es necesario disponer de las técnicas adecuadas para conocer aquellos factores ambientales que puedan alterar la producción eléctrica final. De ahí, la necesidad de saber cuándo se van a producir fenómenos adversos, especialmente la llegada de nubes, que atenúan el sol y, por tanto, el suministro y almacenamiento de energía.

Detectar su presencia y predecir su posición en un futuro inmediato ayuda a tomar decisiones en tiempo real sobre el plan de actuación que debe ejecutar el equipo de operadores e ingenieros encargados de gestionar la planta. Atendiendo a este reto, los investigadores de la Universidad de Almería, el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas y la Universidad de Antofagasta de Chile han demostrado en un artículo publicado en la revista Renewable Energy la fiabilidad de un sistema que prevé los cambios meteorológicos con mayor precisión que los utilizados actualmente en las centrales solares, basados en la observación de imágenes de satélite.

Con la aplicación desarrollada, la previsión de los fenómenos adversos y de la cantidad de energía que se produce, es más exacta que con los métodos tradicionales.

A través de una serie de algoritmos creados por los expertos, el software desarrollado ofrece una predicción de la radiación solar a corto plazo, hasta tres horas vista, sobre la planta y expone una estimación de la cantidad de energía que se producirá en cada instante. Estos datos, sujetos al movimiento de la nubosidad en la atmósfera, son introducidos en un sistema de simulación y son analizados para cuantificar el índice de acierto. Posteriormente, las previsiones meteorológicas son comparadas con datos reales observados y de ahí se determinan los errores estadísticos.

De esta manera, han podido confirmar que la previsión, tanto de los fenómenos adversos, como de la cantidad de energía que se produce, es más exacta que con los métodos tradicionales. “Hemos realizado estudios comparativos durante un año en predicciones desde 15 minutos hasta tres horas previas en intervalos de un cuarto de hora. El momento de mayor precisión en la predicción de nubes es una hora y media antes, lo que permite la acción de los responsables de plantas para una mejor gestión de la producción”, indica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Almería Joaquín Alonso, autor del artículo.

El investigador de la Universidad de Almería Joaquín Alonso, autor del artículo.

Además, ante una bajada brusca de radiación, los técnicos deben actuar para minimizar los efectos del estrés térmico sobre los vidrios de los espejos, así como en el receptor central de las plantas solares, una pieza fundamental para la absorción de energía. Así, antes de la llegada de una nube con la que la radiación puede caer drásticamente en tan solo unos pocos minutos, se debe controlar el receptor y hacer un cambio progresivo en la planta, desenfocando los espejos para que vaya bajando la temperatura de manera progresiva, consiguiendo así mantener su integridad.

La precisión en la previsión permite explotar al máximo el rendimiento en condiciones normales y modificar la producción ante los cambios meteorológicos. Los investigadores han realizado estos ensayos en dos plantas termosolares durante un año completo para confirmar que el sistema propuesto ofrece mayor eficiencia en la toma de decisiones para una gestión más rentable. Concretamente, los estudios se han desarrollado en la planta Gemasolar de Fuentes de Andalucía (Sevilla) y en la de Crescent Dunes en Estados Unidos. Los resultados ofrecen un margen de error en las predicciones inferior al 15%, lo que permite a los técnicos de las termosolares una mejor planificación y gestión de la energía.

Más información en #CienciaDirecta: Desarrollan una aplicación que predice con precisión los cambios meteorológicos en plantas solares


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