Un equipo de investigación formado por científicos del Departamento de Física de la Universidad de Jaén y del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid ha diseñado una base de datos de libre disposición que estima la producción de energía solar fotovoltaica que podría generarse en España. La herramienta, denominada Shirenda_PV, ha sido desarrollada en base a datos meteorológicos y técnicas de inteligencia artificial y, 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.
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”, afirma David Pozo, coautor del trabajo y responsable del proyecto en el que se enmarca el estudio.
En este caso, los expertos han aplicado una metodología diferente, y aúnan 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”, que se publicará la próxima semana en la revista Renewable Energy.
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.
La 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.
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 debido al efecto de la Oscilación del Atlántico Norte –que los científicos definen como «el fenómeno de variabilidad climática más importante en Europa»–, que puede variar un 20% de un invierno a otro. En concreto, durante las fases negativas, la generación puede caer hasta un 16%, especialmente en el suroeste del país, mientras que en las positivas aumenta hasta un 10%.
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.
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