Combinan inteligencia artificial y datos meteorológicos para estimar la producción de energía solar en España en 30 años
Investigadores de la Universidad de Jaén lideran el desarrollo de una base de datos con la generación de energía solar fotovoltaica en toda España desde 1990 hasta 2020. La herramienta, denominada SHIRENDA_PV y construida en base a técnicas de aprendizaje automático, se ha diseñado para analizar la producción solar del país y utilizarse en estudios de planificación de un sistema eléctrico nacional basado en renovables.
Fuente: Fundación Descubre
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 diseñado una base de datos de libre disposición que estima la producción de energía solar fotovoltaica que podría generarse en España. Denominada SHIRENDA_PV, ha sido desarrollada en base a datos meteorológicos y técnicas de inteligencia artificial.
En combinación con otras herramientas, permite estimar el número de plantas solares que sería necesario instalar por todo el país y la ubicación idónea para crear un sistema eléctrico nacional basado en energías renovables.
El estudio aborda un punto crítico en la transición hacia dicho sistema: la necesidad de bases de datos fiables de los recursos (solar, eólico e hidráulico), de alta resolución espacial y temporal, y que abarquen largos periodos de tiempo. “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”, matiza a la Fundación Descubre el catedrático de la UJA David Pozo, coautor del trabajo y responsable del proyecto en el que se enmarca el estudio.
De información meteorológica a datos de energía
Hasta ahora, para generar este tipo de bases de datos se empleaban modelos físicos, que simulan el comportamiento de las plantas solares reales a partir de datos meteorológicos. “El problema es que para simular la generación solar en toda España se necesitan parámetros como la orientación o la tecnología de los paneles que se desconocen. Esto origina errores muy importantes, por eso las bases de datos existentes hasta ahora no eran lo suficientemente fiables”, explica Pozo.
Los expertos han aplicado una metodología diferente, aunando datos meteorológicos y de generación de energía solar reales del periodo 2015-2020, proporcionados por la Red Eléctrica de España (REE), para instruir modelos de aprendizaje automático. Usaron tres años para entrenamiento y dos para validación, y con los algoritmos obtenidos estimaron la producción solar fotovoltaica hacia atrás, desde 1990 a 2020 para toda España.
Como resultado, han creado SHIRENDA_PV, una base de datos de la generación solar fotovoltaica que abarca tres décadas y que tiene resolución horaria. La herramienta se presenta en el artículo titulado ‘A novel method for modeling renewable power production using ERA5: Spanish solar PV energy’, publicado en la revista Renewable Energy.
¿Dónde y cuándo se produce más energía?
Esta base de datos permite analizar los cambios en la generación solar de unos años a otros, las regiones más estables y las de mayor producción. “Hay zonas de España que tienen una generación solar muy estable en 30 años, y otras en las que está particularmente sincronizada con la demanda, aunque en media su producción sea menor. Este tipo de áreas pueden ser de gran interés para un sistema eléctrico basado en renovables, pues permiten reducir la variabilidad de la generación”, detalla el experto de la UJA.
El trabajo identifica las regiones sur y suroeste, especialmente Extremadura, como las de mayor producción solar. También revela que el invierno es la estación más desafiante en España, con una fluctuación muy acusada. Esto se debe al efecto de la Oscilación del Atlántico Norte (NAO) -el fenómeno de variabilidad climática más importante en Europa- , y que puede llegar a ser de un 20 por ciento de un invierno a otro. En concreto, durante las fases negativas la generación puede caer hasta un 16 por ciento, especialmente en el suroeste del país, mientras que en las positivas aumenta hasta un 10.
Energía solar, eólica e hidráulica
SHIRENDA_PV no solo permite optimizar la ubicación de plantas solares, sino prever la variabilidad climática y su impacto en la producción energética. Además, es de acceso abierto, lo que facilita su uso por la comunidad investigadora, empresas y administraciones con responsabilidad en la transición energética del país.
Los investigadores han desarrollado también bases de datos similares de generación de energía eólica e hidráulica, todas de libre disposición, con las que completar el registro del potencial de renovables en España. En el siguiente proyecto, ya en marcha, están usando las tres para analizar cuál sería un sistema eléctrico óptimo para el país basado en estas energías y estudiar su comportamiento y fiabilidad ante el cambio climático, entre otros objetivos.
Este trabajo se realizó en el marco del proyecto de investigación MET4LOWCAR, del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, y ha contado además con financiación de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía.
Reportaje: ¿Cuánta energía solar se produce en España? Una herramienta de IA creada en Andalucía señala las claves
Referencias
Guadalupe Sánchez Hernández, Antonio Jiménez Garrote, Miguel López Cuesta, Inés M. Galván, Ricardo Aler, David Pozo Vázquez. ‘A novel method for modeling renewable power production using ERA5: Spanish solar PV energy’. Renewable Energy. 2024.
Más información:
#CienciaDirecta, agencia de noticias de ciencia andaluza, impulsada por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, con la colaboración de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología-Ministerio de Ciencia e Innovación.
Teléfono: 663 920 093
Documentación adicional
Equipo de investigación de la UJA que ha participado en este proyecto.
Equipo de investigación de la UC3M que forma parte del proyecto.
Últimas publicaciones
El estudio, aplicado en Sevilla, determina que, dentro de la ciudad, las zonas más cálidas son las periferias rodeadas de infraestructuras y los polígonos residenciales del siglo XX, donde suele vivir población vulnerable en edificios obsoletos. La investigación también revela que construcciones como grandes cubiertas de color oscuro o pistas deportivas de césped artificial, resultan ser las superficies de mayor temperatura, llegando a afectar al confort percibido en torno a ellas.
Sigue leyendoUn equipo científico internacional, liderado por la Universidad de Sidney y con participación de la Estación Biológica de Doñana ha realizado el análisis más completo hasta ahora sobre la diversidad genética a nivel mundial. El caso del lince ibérico en España ejemplifica como una especie pierde diversidad genética y cómo las actuaciones de conservación pueden mejorar su situación genética y revertir su declive.
Sigue leyendoReorientar la educación científica integrando la inclusión social como eje transversal es el principal objetivo de IN-STEAM (An INnovative pedagogical method for an INclusive STEAM education), proyecto financiado por el programa Erasmus+ de la Unión Europea. La iniciativa se desarrollará a lo largo de los próximos tres años y cuenta con la participación de instituciones de Italia, España y Francia.
Sigue leyendo