OPTIMIZACIÓN DE UNA PLANTA DE COLECTORES SOLARES TÉRMICOS PLANOS CON ALGORÍTMOS GENÉTICOS PARA DIFERENTES PERFILES DE DEMANDA ENERGÉTICA

El presente estudio se enmarca en la investigación y evaluación económica de laenergía solar térmica para el país. Un total de 182 locaciones en Chile son analizadas conel objetivo de determinar la combinación óptima entre el área colectora y el volumen deacumulación de agua que maximice el Life-Cycle Saving (LCS) de una Planta de ColectoresSolares Térmicos Planos (PCSTP), utilizando algoritmos genéticos (AG) como método deoptimización, implementado en MATLAB.Son analizados seis tipos de perfiles de consumo diferentes para determinar su influenciaen el resultado económico. Para la evaluación financiera, se considera un horizonte deevaluación de 20 años con una tasa de descuento del 10 %. Los resultados arrojan que paratodos los perfiles estudiados se tiene un comportamiento similar respecto a los resultados deLCS obtenidos a lo largo y ancho de Chile. Esto es, en las zonas costeras los resultados sonmenores que en las zonas cordilleranas, y éstos tienden a disminuir conforme se aumentade latitud. En la zona norte de Chile existe un gran potencial para el desarrollo de sistemassolares térmicos, donde se destacan las zonas que están por sobre los 2000 msnm, las cualestienen resultados sobresalientes con respecto a otra zona que se encuentra a la misma latitud.La locación de Mina Escondida obtiene el mejor promedio de LCS para todos los perfilesestudiados: 719.3 kUSD.El Perfil 1 (Consumo constante las 24 horas) arroja el mejor promedio de LCS paratodas las locaciones analizadas (546.97 kUSD), y es un 9.96%superior al Perfil 6 (Consumointensivo entre las 1 P.M. y 5 P.M, perfil con los resultados más bajos.Posteriormente, un análisis de sensibilidad se lleva a cabo en las locaciones con mayory menor LCS para evaluar la dependencia de los resultados financieros con la incertidumbrede los parámetros de entrada. Este análisis de sensibilidad es realizado sobre parámetrosdel modelo energético (cantidad de agua y temperatura requerida), de optimización y delmodelo financiero.Los cambios en la temperatura de consumo se hacen relevantes para el caso en que laradiación solar es mayor, obteniendo mejores resultados a medida que aumenta la cantidadde agua de consumo y la temperatura de ésta, los mejores resultados para el caso de 80C.En cuanto a los parámetros de la optimización, los tiempos de convergencia del AG varíanconsiderablemente bajo las distintas configuraciones estudiadas, con diferencias de casi el300% entre la configuración más rápida y la más lenta, mientras que el LCS varía solo un3% entre la mejor y peor configuración. Finalmente, los resultados financieros arrojan quepara el 100% de los casos analizados los resultados serán positivos.
 This study is part of the research and economic evaluation of solar thermal energyfor the country. A total of 182 locations in Chile were analyzed with the objective ofdetermining the optimum combination between the collecting area and the storage tankvolume that maximize the life-cycle saving (LCS) of a Flat-plate solar collector (PCSTP)plant , using genetic algorithms (AG) as an optimization method, implemented in MATLAB.Six dierent types of consumption profiles were analyzed to determine their influenceon economic performance. For the financial evaluation, a 20-year evaluation horizon with adiscount rate of 10% is considered. The results for all the studied profiles have a similarbehavior with respect to the LCS results obtained in the length and width of Chile. That is,in the coastal zone the results are lower than in the andean zone, and tend them to diminishas it increases of latitude. In the north of Chile there is great potential for the developmentof solar thermal systems, where the areas that are above 2000 meters above the sea level,which have outstanding results with respect to another zone that is at the same latitude. Thelocation of Mina Escondida obtains the best LCS average for all profiles studied: 719.3kUSD.Profile 1 (Constant consumption at 24 hours) yields the best LCS average for all locationsanalyzed (546.97 kUSD), and is 9.96% higher than Profile 6 (intensive consumptionbetween 1 P.M. and 5 P.M.), profile with lowest Results.Subsequently, a sensitivity analysis is carried out at locations with higher and lowerLCS to evaluate the dependence of financial results with the uncertainty of the inputparameters. This sensitivity analysis is performed on parameters of the energy model(quantity of water and temperature required), optimization (AG parameters) and financialparameters.The changes in the temperature of consumption become relevant for the case in whichthe solar radiation is greater, obtaining better results as the quantity of water of cosumoand the temperature of this one increases, the best results for the case of 80C. As for theparameters of the optimization, AG convergence times vary considerably under the dierentconfigurations studied, with almost 300% dierence between the fastest and the slowest configuration, while the LCS varies only by 3% between best and worst settings. Finally,the financial results show that for 100% of the analyzed cases the results will be positive.