La Comunidad de Madrid avanza en la digitalización y optimización de la eficiencia de las plantas termosolares.

Estas plantas aprovechan miles de espejos (heliostatos) que siguen la trayectoria del sol y concentran su luz en un receptor situado en la cima de la torre. En este punto se genera calor a temperaturas extremadamente altas, que se convierte posteriormente en electricidad. A pesar de las ventajas que ofrece esta tecnología térmica controlable, su rendimiento está condicionado por operaciones de campo muy complejas, donde miles de heliostatos y elementos como el receptor solar y el sistema de almacenamiento deben trabajar en perfecta sincronización. Por ello, la digitalización es fundamental para maximizar su eficiencia, disminuir costos y acelerar su implementación.

En esta línea, IMDEA Networks lidera el desarrollo de una capa de comunicaciones inalámbricas 5G que permitirá la caracterización y calibración de dichas instalaciones. Gracias a este sistema, será posible detectar automáticamente y en tiempo real cualquier desalineación y sugerir acciones correctivas. En lugar de realizar rondas completas de mantenimiento, los operadores ajustarán únicamente aquellos espejos que realmente necesiten intervención.

Este enfoque mejora directamente la eficiencia óptica y ahorra numerosas horas de trabajo en campo, siendo una contribución esencial para el despliegue a gran escala de esta tecnología. Además, proporciona enlaces fiables y de alta capacidad en todo el campo solar, garantiza una recolección de datos robusta y facilita ciclos de retroalimentación en tiempo real.

Por otro lado, las unidades de Sistemas Eléctricos y de Procesos de Alta Temperatura de IMDEA Energía se dedican a aplicar experimentalmente en sus instalaciones los conceptos elaborados por IMDEA Networks. Su objetivo es alcanzar diversas metas estratégicas enfocadas en optimizar la eficiencia y sostenibilidad de la energía solar térmica concentrada, así como mejorar su viabilidad económica.

De este modo, sus investigadores están trabajando en varias líneas para desarrollar una herramienta de simulación integral que sirva a toda la planta, crear un modelo predictivo de precios de electricidad y servicios auxiliares, o diseñar un sistema de producción de energía solar térmica basado en técnicas de aprendizaje profundo, entre otros desafíos.