TECNOLOGÍAS TERMOSOLARES DE FOCO PUNTUAL

CAMPOS DE HELIOSTATOS MAS EFICIENTES PARA PLANTAS SOLARES DE TORRE (HELIOSUN)

  • IP1: Jesús María Ballestrín Bolea
  • IP2: Loreto Valenzuela Gutiérrez

REFERENCIA: PID2021-126805OB-I00
PROYECTOS DE GENERACIÓN DE CONOCIMIENTO 2021

RESUMEN

El desarrollo de plantas solares de receptor central es actualmente un campo emergente dentro de las energías renovables. Durante años varios receptores han sido evaluados en la Plataforma Solar de Almería (PSA). La medida de la potencia solar incidente en la apertura del receptor es fundamental para determinar su eficiencia. Hay muchos factores que afectan la medida de esta magnitud y que hacen que la exactitud sea muy baja. Esta incertidumbre se propaga al diseño de la planta solar final y consecuentemente a su precio. Es por este motivo por el que se pretenden analizar las diferentes causas que distorsionan la medida de la potencia incidente con el objeto de reducir significativamente su incertidumbre. La definición de un procedimiento de calibrado para los sensores (calorímetros) utilizados en estas medidas así como el diseño de un nuevo calorímetro que mitigue las deficiencias de los ya existentes son los principales objetivos del proyecto. Estos sensores suelen ser de pequeño tamaño en comparación con la apertura de los receptores por lo que se recurre a diferentes sistemas que permiten haciendo uso de las medidas puntuales de los calorímetros obtener la medida de la potencia incidente en el receptor solar. En este sentido otro objetivo del proyecto es integrar varios de estos sistemas para obtener simultáneamente varias medidas de potencia con el objeto de comparar y ganar confianza en la evaluación de los prototipos de receptor solar. Las plantas solares térmicas de concentración deben jugar un papel importante en la transición energética hacia las fuentes renovables de energía, ya que ofrecen un modo sencillo, y económico, de almacenar energía permitiendo extender la generación de electricidad a aquellos momentos en que no hay radiación solar directa (durante la noche o en días con nubes). Entre las distintas tecnologías solares de concentración, la tecnología de torre con receptor central es la que presenta un mayor potencial de mejora: mayores eficiencias de conversión al operar a temperaturas más altas, así como una mayor reducción de costes en su implantación. Y entre los componentes de dicha tecnología (campo solar, receptor, sistema de almacenamiento de energía y bloque de potencia), la reducción de costes en el campo solar, formado por miles de heliostatos, es la que mayor impacto presentaría en la reducción de costes de una planta de receptor central, ya que supone hasta el 60% del coste de inversión para plantas de más de 100MWe de potencia nominal; además de suponer también un coste mayoritario en los costes de operación y mantenimiento de este tipo de plantas.

Este proyecto aborda la reducción de costes desde 3 puntos de vista diferentes pero complementarios. Primero, se propone un sistema de visión artificial de reconocimiento de objetos, basado en redes neuronales, que permita controlar en lazo cerrado el apunte de los heliostatos en el campo. El sistema, que consta de una cámara y un procesador de bajo coste instalados en cada uno de los heliostatos, permitirá eliminar los sensores de posicionamiento además de mejorar la precisión en el apunte de los heliostatos en el receptor solar. Esta estrategia contribuye a mejorar la industrialización de los heliostatos (industria 4.0), además de estar alineada con las líneas de SmartCSP promovidas por la Comisión Europea. En segundo lugar, una medida correcta de la atenuación atmosférica que sufre la radiación solar concentrada por los heliostatos en su camino hacia el receptor solar, con distancias superiores a los 1500m para aquellas plantas solares de potencia nominal mayor de 100MWe, permitirá, en primer lugar, una adecuada selección de aquellos emplazamientos con mejores características para la implantación de plantas de torre con receptor central; y, además, optimizar la operación rutinaria de la planta solar con medidas en tiempo real de la atenuación atmosférica. Para ello, la propuesta pretende trabajar en la generación de un año tipo de extinción para la Plataforma Solar de Almería; además de generar y validar modelos de predicción de extinción atmosférica basados en variables climáticas. Por último, empleando los modelos generados e imágenes de satélite, se pretende construir un mapa de extinción atmosférica para España, de gran utilidad para aquellas empresas interesadas en el desarrollo de la tecnología a nivel nacional.

Finalmente, se propone desarrollar un modelo de trazado de rayos que permita una predicción más precisa del comportamiento de una planta solar de torre con receptor central considerando análisis espectral, así como incluyendo todos los resultados experimentales expuestos anteriormente.

Estas tres aproximaciones permitirán mejorar la operación de las plantas solares de torre central en su conjunto, optimizando en particular la operación del receptor solar y del campo solar, aumentando la generación eléctrica anual y por tanto la eficiencia técnica y económica de estos sistemas.

RESULTADOS

Noelia Simal, Jesús Ballestrín, Elena Carra, Aitor Marzo, Jesús Polo, Javier Barbero, Joaquín Alonso-Montesinos, Gabriel López.  Typical Solar Extinction Year at Plataforma Solar de Almería (Spain). Application to Thermoelectric Solar Tower Plants. Energy 296 (2024) 131242 (ELSEVIER). ISNN: 0360-5442. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.131242. Open Access.

Jesús Polo, Shukla Poddar, Noelia Simal, Jesús Ballestrín, Aitor Marzo, Merlinde Kay, Elena Carra.  Analysis of atmospheric attenuation under future climate scenarios: impact on solar tower power generation. Renewable and Sustainable Energy Reviews 207 (2025) 114997 (ELSEVIER). ISSN: 1879-0690. https://doi.org/10.1016/j.rser.2024.114997. Open Access.

Estremera-Pedriza, N., Fernández-Reche, J., Carballo, J.A. Optical characterization of a new facility for material testing under concentrated wavelength-filtered solar radiation fluxes. Solar, 3(1), 76-86. 2023. DOI: 10.3390/solar3010007. Open Access.

Jose Antonio Carballo, Javier Bonilla, Jesús Fernández-Reche, Bijan Nouri, Antonio Avila-Marin, Yann Fabel, Diego-César Alarcón-Padilla. Cloud Detection and Tracking Based on Object Detection with Convolutional Neural Networks. Algorithms 2023, 16(10), 487. DOI: 10.3390/a16100487. Open Access.

Pujol-Nadal, R. and Cardona, G. (2023). OTSunWebApp: A ray tracing web application for the analysis of concentrating solar-thermal and photovoltaic solar cells. SoftwareX, 23:101449. DOI: 10.1016/j.softx.2023.101449. Open Access.