Un estudio señala que la energía solar disponible en Andalucía aumentará hasta final de siglo

CÓRDOBA 17 Mar. (EUROPA PRESS) -

Un equipo de la Universidad de Córdoba (UCO) ha usado la inteligencia artificial para pronosticar la energía solar disponible anualmente hasta 2100 en Andalucía a partir de datos de temperatura, un estudio cuyos datos revelan que dicha energía irá en aumento hasta final de siglo en la zona sur de España.

Según ha indicado la institución académica en una nota, la hora solar pico es un concepto clave en el ámbito de la energía fotovoltaica. Esa medida estandarizada permite conocer la energía disponible por año y planificar de forma más eficiente, sabiendo cuánta energía puede recibir un panel solar en un lugar y momento determinado. Cada hora solar pico equivale a 1.000 watios por metro cuadrado durante una hora. Tener una previsión de esta variable a medio y largo plazo puede ayudar a esa planificación de la generación de energía limpia.

En este contexto se sitúa el último trabajo de Javier Estévez, Juan Antonio Bellido y Amanda García, que investigan en el grupo Hidrología e Hidráulica Agrícola de la Universidad de Córdoba. En él han desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial que da como resultado el mapa de las horas solares pico hasta 2100 utilizando únicamente datos de temperatura. "Usando una variable sencilla y fácil de medir y de la que tenemos grandes series de datos y pronósticos a futuro como es la temperatura estimamos la radiación solar y luego las horas solares pico", ha explicado el catedrático Javier Estévez.

Tras evaluar cuatro modelos de aprendizaje automático y diferentes configuraciones del modelo (con más o menos variables derivadas de la temperatura como temperatura máxima y mínima diaria y salto térmico, entre otros), se determinó que el que presentaba el mejor desempeño era el modelo de perceptrón multicapa, con la configuración que más variables incluía.

Para estimar la radiación solar y proyectar los valores de horas solares pico en toda Andalucía a partir de la temperatura se utilizaron proyecciones térmicas diarias futuras bajo diferentes escenarios de cambio climático. En todos los escenarios futuros hay una constante: aumentan las horas solares pico.

"En el escenario de emisiones más moderadas los valores anuales aumentaron de 1850 kWh/m2 en el periodo 2024-2030 a 1950 kWh/m2 año en 2100. Bajo el escenario más perjudicial, con emisiones más altas, se ve un crecimiento aún más pronunciado, superando los 2000 kWh/m2 al año", ha señalado el investigador.

Así, se confirma, en general, una tendencia positiva significativa en esta variable en Andalucía, una buena noticia para las energías limpias, aunque algunas zonas costeras y de Sierra Nevada muestran una disminución de la variable. No hay que olvidar que el aumento de la radiación solar y la energía disponible va ligado también a un aumento de las temperaturas.

DATOS DE MÁS DE 120 ESTACIONES METEOROLÓGICAS

Para asegurar que los resultados de radiación solar estimados a partir de temperatura que da el modelo son robustos, se valida con los datos de radiación solar que ya están disponibles. Para ello se usaron datos de 122 estaciones meteorológicas que sí habían tomado medidas de radiación solar entre el 2000 y 2022. Así, el equipo comprobó que el modelo funcionaba correctamente y podía predecir, en la misma línea, datos futuros.

El investigador Juan Antonio Bellido ha explicado que el modelo es en sí un resultado, destacando que "el modelo está en acceso abierto y disponible para otros grupos de investigación y gestores y, aunque el esfuerzo de computación del desarrollo es importante, luego puede utilizarse en un ordenador convencional".

El uso de la temperatura, una variable tan común y cuya medición es poco costosa, permite adaptar este modelo a lugares con pocos recursos y obtener buenos resultados.

Por tanto, desde una perspectiva de planificación, el estudio destaca el creciente potencial de energía solar en el sur de España durante este siglo. Estos resultados podrían utilizarse para analizar la evolución del rendimiento energético en diferentes ubicaciones, proporcionando una base para seleccionar las mejores opciones para generar energía limpia.