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Automatic heliostat learning for in situ concentrating solar power plant metrology with differentiable ray tracing

Pargmann, Max und Ebert, Jan und Maldonado Quinto, Daniel und Götz, Markus und Pitz-Paal, Robert und Kesselheim, Stefan (2024) Automatic heliostat learning for in situ concentrating solar power plant metrology with differentiable ray tracing. Nature Communications (15), Seiten 6997-1. Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41467-024-51019-z. ISSN 2041-1723.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s41467-024-51019-z#article-info

Kurzfassung

Concentrating solar power plants are a clean energy source capable of competitive electricity generation even during night time, as well as the production of carbon-neutral fuels, offering a complementary role alongside photovoltaic plants. In these power plants, thousands of mirrors (heliostats) redirect sunlight onto a receiver, potentially generating temperatures exceeding 1000°C. Practically, such efficient temperatures are never attained. Several unknown, yet operationally crucial parameters, e.g., misalignment in sun-tracking and surface deformations can cause dangerous temperature spikes, necessitating high safety margins. For competitive levelized cost of energy and large-scale deployment, in-situ error measurements are an essential, yet unattained factor. To tackle this, we introduce a differentiable ray tracing machine learning approach that can derive the irradiance distribution of heliostats in a data-driven manner from a small number of calibration images already collected in most solar towers. By applying gradient-based optimization and a learning non-uniform rational B-spline heliostat model, our approach is able to determine sub-millimeter imperfections in a real-world setting and predict heliostat-specific irradiance profiles, exceeding the precision of the state-of-the-art and establishing full automatization. The new optimization pipeline enables concurrent training of physical and data-driven models, representing a pioneering effort in unifying both paradigms for concentrating solar power plants and can be a blueprint for other domains.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/208935/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Automatic heliostat learning for in situ concentrating solar power plant metrology with differentiable ray tracing
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Pargmann, MaxMax.Pargmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ebert, JanJülich Supercomputing CentreNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Maldonado Quinto, DanielDaniel.MaldonadoQuinto (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2929-8667172266542
Götz, MarkusHelmholtz AI, Köln, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pitz-Paal, RobertRobert.Pitz-Paal (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3542-3391NICHT SPEZIFIZIERT
Kesselheim, StefanJülich Supercomputing CentreNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:August 2024
Erschienen in:Nature Communications
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1038/s41467-024-51019-z
Seitenbereich:Seiten 6997-1
Verlag:Nature Publishing Group
Name der Reihe:Nature Communications
ISSN:2041-1723
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Differentiable Raytracing, Heliostat Calibration, Deflectometry, Beam Characterization
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Materialien und Technologien für die Energiewende
HGF - Programmthema:Thermische Hochtemperaturtechnologien
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SW - Solar- und Windenergie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Intelligenter Betrieb
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung > Solare Kraftwerktechnik
Hinterlegt von: Brockel, Linda
Hinterlegt am:22 Nov 2024 10:22
Letzte Änderung:17 Feb 2025 11:07

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