Resumen

En términos básicos, un proceso de optimización es definido como aquel que pretende encontrar un conjunto de valores para un vector de variables de diseño de tal forma que lleve a un valor óptimos de una función objetivo o de costo. Para el caso de sistemas de aprovechamiento de energía solar, la energía neta almacenada (Q_net) y el tiempo de descarga del material de cambio de fase (t_PCM) en un sistema de energía solar son objetivos conflictivos importantes en su optimización simultánea.

En esta investigación se emplearon algoritmos genéticos multi-objetivo para una optimización tipo Pareto de un sistema de energía solar utilizando algoritmos NSGA II modificados. Los objetivos en competencia fueron Q_net y t_PCM y las variables de diseño algunos parámetros cinéticos de dicho sistema. Se muestra que se pueden descubrir algunas relaciones interesantes e importantes como principios de diseño óptimo útiles en el desempeño de un sistema de energía solar.

• Materias:Energía Fuentes de energía Tecnología energética
• Subjects:Energy Energy sources Power technology
• Palabras claves:Energías renovables, Energía solar, Almacenamiento de energía solar, Optimización Pareto, Optimización multi-objetivo, Algoritmos genéticos, Energía neta almacenada, Tiempo de descarga del material de cambio de fase, Modelo matemático, Sistema de energía solar
• Keywords:Renewable energies, Solar energy, Solar energy storage, Pareto optimization, Multi-objective optimization, Genetic algorithms, Net energy stored, Discharge time of phase change material, Mathematical model, Solar system