istemele solare termice concentrate (CST) sunt esențiale pentru energia regenerabilă cu caracter dispatchabil, dar se confruntă cu provocări generate de interacțiuni neliniare între subsisteme și incertitudini operaționale. Modelele deterministe și abordările metaeuristice convenționale neglijează adesea variabilitatea alinierii heliostaților, degradarea receptorilor și eficiența turbinelor, reducând robustețea soluțiilor. Această cercetare propune un cadru hibrid fuzzy–metaeuristic, care integrează logica fuzzy pentru modelarea incertitudinii cu algoritmul Particle Swarm Optimization (PSO) pentru căutarea globală. Aplicat la complexul Noor CSP din Maroc, cadrul a demonstrat îmbunătățiri semnificative: eficiența optică a crescut cu 5,6%, eficiența turbinei cu 7,9%, iar LCOE s-a redus cu 11,5%. Metodologia asigură soluții fezabile tehnic și competitive economic.
Concentrated Solar Thermal (CST) systems are vital for dispatchable renewable energy but face challenges from nonlinear subsystem interactions and operational uncertainties. Deterministic and conventional metaheuristic models often neglect variability in heliostat alignment, receiver degradation, and turbine efficiency, limiting robustness. This study introduces a hybrid fuzzy–metaheuristic framework that integrates fuzzy logic for uncertainty modeling with Particle Swarm Optimization (PSO) for global search. Applied to the Noor CSP complex in Morocco, results showed optical efficiency improved by 5.6%, turbine efficiency by 7.9%, and LCOE reduced by 11.5%. The framework embeds uncertainty directly into optimization, ensuring technically feasible and economically competitive solutions.
