La Comunidad de Madrid está impulsando la digitalización y mejora de la eficiencia en las plantas termosolares de torre mediante el proyecto europeo SUN-DT. Colaborando con IMDEA Networks y Energía, así como con otras nueve organizaciones internacionales, se busca optimizar el rendimiento de estas centrales que utilizan heliostatos para concentrar la luz solar. La implementación de una capa de comunicaciones inalámbricas 5G permitirá detectar automáticamente desalineaciones y realizar mantenimientos más eficientes. Además, se desarrollarán herramientas de simulación y modelos predictivos para mejorar la viabilidad económica y sostenibilidad de la energía solar térmica concentrada.
La Comunidad de Madrid está implementando medidas para optimizar la eficiencia de las plantas termosolares de torre. Este esfuerzo se lleva a cabo a través de los Institutos Madrileños de Estudios Avanzados IMDEA Networks y Energía, en colaboración con otras nueve organizaciones internacionales que forman parte del proyecto europeo SUN-DT. El objetivo principal es fomentar la transición digital en estos recursos energéticos.
Las plantas termosolares utilizan miles de espejos, conocidos como heliostatos, que siguen el movimiento del sol y concentran su luz en un receptor ubicado en la parte superior de una torre. Este proceso genera calor a altas temperaturas, que luego se convierte en electricidad. A pesar de las ventajas que ofrece esta tecnología térmica gestionable, su rendimiento depende de operaciones complejas en el campo, donde miles de heliostatos y elementos como el receptor solar deben operar en perfecta sincronización.
Por ello, la digitalización se presenta como una solución clave para maximizar su eficiencia, reducir costos y acelerar su implementación. En este contexto, IMDEA Networks lidera el desarrollo de una capa de comunicaciones inalámbricas 5G que permitirá caracterizar y calibrar las instalaciones. Este sistema facilitará la detección automática y en tiempo real de cualquier desalineación, así como la recomendación de acciones correctivas necesarias.
Con esta nueva operativa, se espera mejorar significativamente la eficiencia óptica y ahorrar numerosas horas de trabajo en el campo. Esta contribución es fundamental para permitir un despliegue a gran escala de estas tecnologías. Además, el sistema proporcionará enlaces fiables y de alta capacidad a lo largo del campo solar, asegurando una recolección robusta de datos y habilitando ciclos de retroalimentación en tiempo real.
Por otro lado, las unidades de Sistemas Eléctricos y Procesos de Alta Temperatura de IMDEA Energía están enfocadas en aplicar experimentalmente los conceptos desarrollados por IMDEA Networks en sus instalaciones. Su meta es alcanzar objetivos estratégicos dirigidos a optimizar tanto la eficiencia como la sostenibilidad de la energía solar térmica concentrada y mejorar su viabilidad económica.
Para lograrlo, los investigadores han abierto varias líneas de trabajo que incluyen el desarrollo de una herramienta integral de simulación para toda la planta, la creación de un modelo predictivo para precios eléctricos y servicios auxiliares, así como el diseño de un sistema basado en técnicas avanzadas como el aprendizaje profundo para la producción eficiente de energía solar térmica.
La Comunidad de Madrid está trabajando en la digitalización y mejora de la eficiencia de las plantas termosolares de torre, a través del proyecto europeo SUN-DT, colaborando con IMDEA Networks y otras organizaciones internacionales.
Las plantas termosolares utilizan miles de espejos (heliostatos) que concentran la luz del sol en un receptor situado en lo alto de una torre, donde se genera calor a muy alta temperatura que se convierte en electricidad.
El desarrollo de la capa de comunicaciones inalámbricas 5G tiene como objetivo permitir la caracterización y calibración de las plantas termosolares, facilitando la detección automática en tiempo real de desalineaciones y recomendando acciones correctivas.
La digitalización mejora la eficiencia óptica, ahorra horas de trabajo en campo, proporciona enlaces fiables y robustos para la recogida de datos, y habilita ciclos de retroalimentación en tiempo real.
Los investigadores están trabajando en desarrollar una herramienta integral de simulación para toda la planta, crear un modelo predictivo de precios de electricidad y diseñar un sistema basado en técnicas de aprendizaje profundo para la producción de energía solar térmica.