Modelación de un sistema de concentradores solares de canal parabólico empleando redes neuronales artificiales

Abstract

El presente trabajo se centra en el desarrollo de un modelo matemático capaz de predecir la eficiencia térmica correspondiente a un arreglo de Concentradores Solares de Canal Parabólico (CCPs). Para la generación del modelo matemático se empleó un esquema basado en Redes Neuronales Artificiales (RNAs) utilizando el software de cálculo matemático MATLAB a través de su herramienta ANN (Artificial Neural Network). Los datos para llevar acabo el entrenamiento de la Red Neuronal Artificial (RNA) fueron proporcionados por el Instituto de Energías Renovables de la Universidad Nacional Autónoma de México (IER-UNAM), correspondientes a una planta generadora de calor de baja entalpía. Para tal propósito, una metodología computacional fue desarrollada e implementada para la obtención del modelo matemático óptimo para la predicción de la eficiencia térmica. Como resultado de lo anterior un modelo RNA de tres capas fue exitosamente entrenado a partir de las mediciones experimentales. El ángulo de borde ('r), la temperatura de entrada del fluido a los CCPs (Tent), la temperatura de salida (Tsal), la temperatura ambiente (Tamb), el flujo de agua (Fw), la radiación solar directa (Gb) y la velocidad del viento (Vw) fueron empleadas como las principales variables variables de entrada para el proceso de entrenamiento de la RNA en la estimación de la eficiencia térmica. Para el proceso de optimización de la RNA fueron empleados el algoritmo de aprendizaje Levenberg-Marquardt (LM) y las funciones de trasferencia Sigmoidea Tangente-Hiperbólica y la función lineal. El mejor ajuste de regresión lineal fue obtenido utilizando ocho neuronas en la capa oculta con lo cual fue posible predecir la eficiencia térmica con rango de aproximación satisfactoria (R2 = 0:99998). Una exactitud adecuada del modelo de RNA se obtuvo con Error Porcentual Medio Absoluto (MAPE) de 0.3 %. De igual manera, todas las estimaciones de eficiencia térmicas con el nuevo modelo de red fueron analizadas estadísticamente y comparadas con los valores de eficiencia calculados de manera experimental. Posteriormente un conjunto de datos imparciales fueron empleados para realizar el proceso de validación del modelo RNA obtenido con el fin de evitar sesgos. Las estimaciones de eficiencia térmica inferidas a partir del proceso de validación RNA se encuentra en concordancia (R2 = 0:99998) con los datos experimentales reportados, sugiriendo así que el nuevo modelo por RNA podría ser utilizado como una herramienta para la predicción fiable de la eficiencia térmica en CCPs.