ESCUELA DE DOCTORADO

 
Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá
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EFFECTIVE NEURO-EVOLUTIONARY SCHEMES FOR SOLAR RADIATION ESTIMATION PROBLEMS
Autor/aAybar Ruiz, Adrian
DepartamentoTeoría de la Señal y Comunicaciones
Director/aSalcedo Sanz, Sancho
Codirector/aJiménez Fernández, Silvia
Fecha de defensa27/05/2021
CalificaciónSobresaliente Cum Laude
ProgramaTecnologías de la Información y las Comunicaciones (RD 99/2011)
Mención internacionalNo
ResumenEsta Tesis doctoral tiene como objetivo la optimización de la explotación de recursos energéticos renovables, siendo en este caso el objetivo principal la energía solar fotovoltaica y la predicción del recurso. El análisis llevado a cabo se fundamenta en la utilización de algoritmos y técnicas computacionales metaheurísticas híbridas, específicamente algoritmos genéticos de agrupamiento, algoritmos de arrecife de coral y redes neuronales artificiales. La energía es el motor de nuestra sociedad, que nos permite realizar casi la totalidad de las acciones que el ser humano hace a diario, propugnando una constante evolución y desarrollo en cualquier ámbito de nuestra vida. Actualmente, los combustibles denominados fósiles son la mayor fuente energética de nuestro planeta, tanto por la facilidad y continuidad en su obtención, como porque gran parte de la tecnología hasta hace poco tiempo estaba basada en su consumo. Es sobradamente conocido que este tipo de energía son un recurso finito y extremadamente contaminante, afectando al medio en el que vivimos. Debido a esto, las grandes economías están apostando por un cambio paulatino en las fuentes de energía, siendo los recursos renovables los que garantizan un futuro sostenible para nuestra forma de vida. Como veremos en la introducción de esta tesis, numerosos estudios preveen una penetración de dichas fuentes por encima del 50% en las próximas décadas. Las fuertes inversiones que se realizan en esta materia, para su desarrollo y ampliación en la penetración, hacen de ellas un elemento interesante a niveles socio-económicos. Esta evolución será lenta y paulatina, ya que este tipo de energías tienen un elemento que no podemos controlar (al contrario que en las energías fósiles) que es su intermitencia intrínseca, ya que son energías que dependen de en muchos casos de fenómenos naturales, fundamentalmente atmosféricos en el caso de la energía solar y eólica. El objetivo final es conseguir que la penetración de estas energías renovables supere a las energías fósiles y permita salvar el problema anteriormente descrito. La mejor opción para conseguir una penetración elevada de los recursos renovables es desarrollar sistemas de predicción que permitan establecer el recurso disponible en el futuro próximo, para poder adelantarnos a cualquier exceso o defecto de la producción. Este será un elemento clave sobre el que gira la presente Tesis doctoral. Específicamente, la selección de las variables más importantes para realizar una predicción del recurso solar con el menor error posible y que nos permita realizar las gestiones oportunas en tiempo y forma. En este aspecto, obtendremos toda la información para la predicción de un modelo numérico-meteorológico de meso-escala (WRF), el cual es un modelo estático y que, basado en distintas ecuaciones físicas, aporta una serie de variables como la humedad, la presión o el porcentaje de cielo nublado que obtendremos en cualquier lugar del planeta, a distintas alturas. Este modelo puede ser utilizado para la predicción en sí mismo, pero usualmente sufre de falta de resolución en la estimación de la radiación solar en un punto específico de la superficie. En esta Tesis se utiliza una red neuronal de entrenamiento rápido para realizar la predicción final en el punto deseado, usando los algoritmos metaheurísticos mencionados anteriormente para la selección delas variables óptimas a usar en esta predicción. En este trabajo se ha realizado un análisis del estado del arte de los modelos de aprendizaje máquina que se utilizan actualmente, con el objetivo de resolver los problemas asociados a los temas tratados con anterioridad. Los diferentes algoritmos mencionados han sido aplicados a una serie de casos reales con medidas de radiación solar del observatorio Astronómico de Toledo, España.