La IA andaluza que predice dónde se generará mejor la energía solar hasta el 2100 a pesar del cambio climático

Andalucía se caracteriza, entre otras muchas cosas, por su clima cálido y soleado, lo que debería convertirla en un paraíso para la energía fotovoltaica. Sin embargo, las altas temperaturas en verano pueden jugar en su contra y afectar al rendimiento de las placas solares.

Predecir dónde y en qué condiciones puede aprovecharse mejor este recurso natural es clave para el despliegue en las próximas décadas de instalaciones fotovoltaicas. Y para ello, la inteligencia artificial puede servir como herramienta definitiva.

Investigadores de la Universidad de Córdoba han desarrollado un modelo basado en IA con el que responder a la pregunta: ¿Cuánta luz solar podremos aprovechar en las próximas décadas?

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"Es una herramienta que tanto políticos como las propias empresas pueden utilizarla para decir, si en el sur de Granada, en el norte de Jaén, en donde sea de Andalucía, se podría planificar una estrategia de fotovoltaica mejor que en otra localización", explica Javier Estévez, miembro de este equipo de investigadores en el grupo de Hidrología e Hidráulica Agrícola de la Universidad de Córdoba, en una entrevista para EL ESPAÑOL-Omicrono.

Midiendo la temperatura

La hora solar pico es un concepto clave en el sector de la energía fotovoltaica. Se trata de una medida estandarizada que indica la cantidad de energía solar que puede recibir un panel solar en un lugar y momento determinado en un año.

Cada hora solar pico equivale a 1.000 watios por metro cuadrado durante una hora. Conocer la previsión de esta variable a medio y largo plazo puede ayudar a planificar la generación de energía limpia con mayor eficiencia en el futuro más cercano.

Una planta fotovoltaica flotante en Jaén. AOVE Premium Omicrono

Estévez, junto a Juan Antonio Bellido y Amanda García, han desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial que da como resultado el mapa de las horas solares pico de Andalucía hasta el año 2100.

Para ello han utilizado datos de temperatura. "Hay mucha bibliografía sobre la precisión del cálculo de radiación solar en función de la temperatura del aire, es decir, que dan muy buenos resultados y por otro lado porque el cálculo de la temperatura o la adquisición de datos térmicos es bastante barata", indica este especialista. Cualidades que facilitan que esta investigación se pueda llevar a países en vías de desarrollo y potenciar la instalación de energía fotovoltaica por más regiones.

La inestabilidad que dibuja el cambio climático en la meteorología del futuro les ha obligado a dibujar dos escenarios posibles: uno más optimista, 4.5, y otro más agresivo, 8.5. Este último, como explica Javier, "tiene toda la pinta que, lamentablemente, vamos abocados a él, puesto que parece que las medidas paliativas o que amortigüen un poco no están teniendo efecto o no se están llevando a cabo".

Igualmente, en ambos escenarios hay una constante: aumentan las horas solares pico en Andalucía hasta 2100. Aunque algunas zonas costeras y de Sierra Nevada muestran una disminución de la variable, puesto que la temperatura de estas regiones suele ser menor por la cercanía del mar o la altitud de las montañas.

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Los investigadores aseguran haber intentado "corregir al máximo y realizado validaciones" para estos casos; "los modelos cumplidos, estadísticamente, eran robustos", recalcan.

Una herramienta global

Este equipo de investigación ha publicado el modelo en código abierto para que cualquier científico o técnico pueda utilizar esos mismos modelos y aplicarlos a esa región del mundo que le interesa estudiar.

Investigadores Juan Antonio Bellido y Javier Estévez de la Universidad de Córdoba Universidad de Córdoba Omicrono

"Hay muchos tipos de modelos, nosotros hemos utilizado unos que son relativamente sencillos, que tienen un coste computacional para entrenarlo alto, es decir, que entrenarlo o calibrarlo requiere de mucho tiempo y máquinas potentes", explica el investigador, "pero una vez el modelo ya esté listo, se puede ejecutar en un ordenador normal y corriente".

Una vez publicado el artículo científico, este equipo se plantea nuevos pasos como la utilización de modelos más complejos como los híbridos que combinan modelos clásicos de machine learning con deep learning, "para ver si efectivamente pudieran dar mejores resultados". Otra posibilidad que están planteando es el uso de más variables para intentar predecir mejor la radiación solar.

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Aunque una mayor radiación sería positiva para las granjas solares y demás instalaciones dependientes de energía fotovoltaica, ese futuro más caluroso plantea un problema. Los investigadores proponen un proyecto piloto donde se abordaría el efecto de esa subida de las temperaturas en el funcionamiento de las placas solares.

Esto acercaría aún más su propuesta al sector que necesita conocer cómo se va a comportar un clima cada vez más agresivo antes de invertir millones en una instalación, pues como dice Estévez: "a lo mejor ahora hay un sitio en Arabia Saudí que es menos eficiente que otro sitio que tiene un poco menos horas de sol, por lo que te decía, porque el exceso de temperatura hace que baje el rendimiento".