Neuro-Fuzzy Modelling of a 50 MW Parabolic Trough Solar Loop

Resumen

Este artículo presenta un modelo neuroborroso de un lazo de una planta de colectores cilindro-parabólicos de gran tamaño,
implementado mediante Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). El enfoque propuesto sigue una filosofía de modelo de
caja gris, combinando el conocimiento físico de la planta con un aprendizaje basado en datos para proporcionar un balance entre
precisión, interpretabilidad y adaptabilidad. Debido a su eficiencia computacional y sus capacidades de adaptación, el modelo puede ser utilizado en tiempo real, por lo que es ideal para aplicaciones de gemelos digitales. Además, casos de uso potenciales incluyen aplicaciones en control predictivo, detección y diagnóstico de fallos en línea y tareas de monitorización para ciberseguridad. Los resultados obtenidos con datos de plantas reales demuestran la habilidad del modelo para reproducir con precisión la dinámica de la temperatura de salida de la planta en diferentes condiciones de operación, desde días soleados hasta nublados, por lo que resulta una herramienta fiable e interpretable para modelar plantas termosolares.