El ciclo de Brayton es reconocido como la tercera generación de tecnología de energía solar térmica, beneficiándose de las ventajas de los métodos de redes neuronales, como la evaluación de importancia y el análisis cuantitativo. Primero, se utilizó el método de control de variables para seleccionar parámetros importantes, como la temperatura de entrada de la turbina y la relación de compresión entre varios parámetros de operación. La importancia en el método de control de variables aumenta con la disminución del valor R², y cuando no se incluyen estos parámetros importantes, los valores R² correspondientes disminuyen a 0.57 y 0.64, respectivamente, siendo inferiores a otros parámetros de operación; luego, utilizando el análisis cuantitativo basado en la potencia de salida en el ciclo de Brayton, el valor R² fue mayor a 0.999, con valores R² para la eficiencia térmica y el calor de entrada de 0.992 y 0.988, respectivamente; finalmente, mediante los resultados de optimización multiobjetivo, se recomiendan valores para la temperatura de entrada de la turbina y la relación de compresión de 500 ℃ y 2.19, respectivamente, con eficiencias térmicas, potencias de salida y calores de entrada correspondientes de 46.58%, 100.97 kJ/kg y –176.5 kJ/kg. Este estudio puede servir como referencia para la operación práctica y el estudio de rendimiento del ciclo de Brayton en plantas termosolares.

ciclo de Brayton;métodos de redes neuronales;eficiencia térmica;análisis cuantitativo;optimización multiobjetivo