Proyecto innovador combina IA y datos meteorológicos para prever la producción energética

Un equipo de investigación del Departamento de Física de la Universidad de Jaén (UJA), en colaboración con el Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), ha desarrollado una innovadora base de datos que estima la producción de energía solar fotovoltaica en España. Este proyecto, conocido como SHIRENDA_PV, se fundamenta en datos meteorológicos y técnicas de inteligencia artificial, y permite calcular cuántas plantas solares serían necesarias para establecer un sistema eléctrico nacional basado en energías renovables.

La investigación se inscribe dentro del proyecto MET4LOWCAR, financiado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. Según el catedrático David Pozo, coautor del estudio, “solo con este tipo de bases de datos se pueden obtener resultados significativos en los estudios de planificación de sistemas basados en renovables, fundamentales para la transición energética”.

Análisis detallado y metodología innovadora

Tradicionalmente, las bases de datos sobre generación solar se han creado utilizando modelos físicos que simulan el comportamiento real de las plantas solares. Sin embargo, estos métodos presentan limitaciones debido a la falta de información sobre parámetros como la orientación o tecnología específica de los paneles. Pozo señala que “esto origina errores muy importantes”, lo que ha llevado a que las bases existentes no sean suficientemente fiables.

El equipo investigador ha implementado una metodología diferente al combinar datos meteorológicos y registros reales de generación solar del periodo 2015-2020 proporcionados por la Red Eléctrica de España (REE). Utilizando tres años para entrenar modelos y dos para validarlos, lograron estimar la producción solar desde 1990 hasta 2020 a nivel nacional.

Resultados y aplicaciones prácticas

Como resultado, SHIRENDA_PV ofrece una base de datos horaria sobre generación solar fotovoltaica durante tres décadas. Este avance se detalla en el artículo titulado ‘A novel method for modeling renewable power production using ERA5: Spanish solar PV energy’, publicado en la revista Renewable Energy.

Esta herramienta permite analizar variaciones anuales en la producción solar y determinar cuáles son las regiones más estables y productivas. De acuerdo con Pozo, “hay zonas en España con una generación solar muy estable a lo largo de 30 años”, lo cual es esencial para un sistema eléctrico renovable que minimice la variabilidad.

Zonas clave para la producción energética

El estudio identifica especialmente a las regiones del sur y suroeste, como Extremadura, como las áreas con mayor potencial solar. Además, destaca que el invierno presenta desafíos significativos debido a fluctuaciones climáticas marcadas por fenómenos como la Oscilación del Atlántico Norte (NAO). Durante sus fases negativas, la generación puede caer hasta un 16%, mientras que en fases positivas puede aumentar hasta un 10%.

Además de optimizar la ubicación para nuevas plantas solares, SHIRENDA_PV también prevé cómo las variaciones climáticas impactarán en la producción energética. Esta base es accesible públicamente, facilitando su uso por investigadores, empresas y administraciones implicadas en la transición energética.

Un futuro sostenible con energías renovables

No solo se ha desarrollado SHIRENDA_PV; los investigadores también están trabajando en bases similares para energía eólica e hidráulica. Estos esfuerzos buscan completar el registro del potencial renovable en España. En un nuevo proyecto ya en marcha, se utilizarán estas bases para analizar un sistema eléctrico óptimo basado en energías renovables y evaluar su fiabilidad ante el cambio climático.

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