Un equipo internacional de investigación ha estudiado cómo combinar la energía solar con los refrigeradores termoeléctricos (TEC), que son pequeñas bombas de calor de estado sólido utilizadas para calentar o refrigerar.

Un módulo termoeléctrico.

Un grupo de investigación chino-egipcio ha estudiado cómo se puede acoplar la energía fotovoltaica sobre cubierta con las neveras termoeléctricas (TEC), que también se conocen como bombas de calor Peltier, ya que funcionan según el efecto Peltier. Este efecto crea una diferencia de temperatura mediante la transferencia de calor entre las dos uniones eléctricas de un componente electrónico basado en semiconductores, que es el elemento clave, funcionando como una pequeña bomba de calor de estado sólido. Según el equipo de investigación, las TEC tienen la ventaja de ser fáciles de instalar y de no tener refrigerante, además de no tener piezas móviles y ofrecer un funcionamiento resistente.

La combinación propuesta se denominó sistema de aire acondicionado solar termoeléctrico (STEACS) y su rendimiento se analizó mediante un modelo de predicción de aprendizaje automático conocido como red de enlace funcional de vectores aleatorios (RVFL), que es una versión aleatoria de una red neuronal de una sola capa con alimentación hacia adelante (SLFN). Esta última es el tipo más sencillo de red neuronal, en la que solo hay una capa de nodos de entrada que envían entradas ponderadas a una capa posterior de nodos receptores.

La RVFL se utilizó en combinación con cuatro técnicas diferentes: el Algoritmo de Búsqueda de Medusas (JFSA); la Optimización Basada en Ecosistemas Artificiales (AEO); el modelo de Optimización de Búsqueda de Manta (MRFO); y el Algoritmo del Seno Coseno (SCA). Mediante los cuatro modelos, los académicos evaluaron la corriente alimentada por energía fotovoltaica, la potencia de refrigeración, la temperatura media de la cámara de aire y el coeficiente de rendimiento (COP) de un STEACS alimentado por energía fotovoltaica para la climatización de una cámara de pruebas de 1m3 bajo cargas de refrigeración diversificadas que varían entre 65 y 260W.

El sistema se construyó con seis paneles solares, un sistema de conductos de aire, cuatro baterías, un controlador de carga, TECs, un inversor, disipadores de calor, una cámara de pruebas y ventiladores condensadores. “Los TEC se conectaron principalmente con la disposición del conducto de aire, se colocaron cerca unos de otros y se situaron entre el conducto de aire y los disipadores de calor”, explicaron los investigadores. “Cuando la corriente fotovoltaica directa se alimentaba a los TEC dispuestos en la lámina del sistema de conductos de aire, una cara se volvía fría, definida como conducto de aire frío, y otra cara se volvía caliente, llamada ‘aire caliente’. Los conductos de aire estaban compuestos por un recinto acrílico envuelto con una lámina de protección”.

Se conectaron seis disipadores de calor con aletas rectangulares al lado caliente de los TEC para aumentar la disipación de calor y se envolvió una lámina de aluminio sobre el conducto de aire para evitar pérdidas de calor. Con esta configuración, el STEACS fue capaz de proporcionar hasta 272 W de potencia de refrigeración.

El modelo basado en el RVFL combinado con el algoritmo de búsqueda de medusas (JFSA) superó a los otros tres modelos híbridos en la predicción del rendimiento del sistema. “El coeficiente de determinación (R2) de la corriente de entrada fotovoltaica predicha por RVFL-JFSA durante la etapa de entrenamiento fue igual a la unidad para la corriente de entrada fotovoltaica, la temperatura media de la cámara y la capacidad de refrigeración; mientras que fue de 0,999 para el COP”, explicaron los científicos. “Los valores de R2 disminuyeron ligeramente durante la etapa de prueba, hasta ser 0,993899, 0,999282, 0,995293 y 0,948428 para la corriente de entrada FV, la temperatura media de la cámara… la capacidad de refrigeración y el COP, respectivamente”.

El modelo fue propuesto en el artículo “Modeling of a solar-powered thermoelectric air-conditioning system using a random vector functional link network integrated with jellyfish search algorithm“, publicado en Case Studies in Thermal Engineering. En el equipo de investigación participan científicos de las universidades de Zagazig y Tanta, en Egipto, así como del Instituto de Ciencia y Tecnología de Henan, en China.

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