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 dado un paso significativo hacia un futuro más sostenible en España con el desarrollo de SHIRENDA_PV, una innovadora base de datos que estima la producción de energía solar fotovoltaica en el país. Esta herramienta, de acceso libre, ha sido creada utilizando datos meteorológicos y avanzadas técnicas de inteligencia artificial, lo que permite no solo estimar el número óptimo de plantas solares necesarias sino también identificar las ubicaciones idóneas para un sistema eléctrico nacional basado en energías renovables.
El proyecto, parte de la investigación MET4LOWCAR financiada por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, y apoyado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, subraya la importancia de contar con bases de datos confiables de recursos renovables como solar, eólico e hidráulico. Estas deben ser de alta resolución espacial y temporal y cubrir largos periodos, esenciales para una planificación efectiva de la transición energética, según el catedrático de la UJA David Pozo, coautor del estudio.
Tradicionalmente, la creación de bases de datos de este tipo se basaba en modelos físicos que, al carecer de ciertos parámetros como la orientación o tecnología de los paneles solares, generaban errores significativos. En contraste, los investigadores emplearon una metodología novedosa que combina datos reales de generación solar y meteorología del periodo 2015-2020 para entrenar modelos de aprendizaje automático. Esto les permitió estimar la producción solar fotovoltaica en toda España desde 1990 hasta 2020, obteniendo así SHIRENDA_PV con una resolución horaria.
Esta base de datos facilita el análisis de la evolución de la generación solar y destaca que las regiones del sur y suroeste de España, especialmente Extremadura, son las más productivas. También señala que el invierno presenta desafíos debido a la Oscilación del Atlántico Norte, que causa fluctuaciones significativas en la generación solar.
Además, SHIRENDA_PV es útil para prever la variabilidad climática y su impacto en la producción energética, y su acceso abierto promueve su uso por investigadores, empresas y administraciones involucradas en la transición energética. El equipo ha desarrollado bases de datos similares para energía eólica e hidráulica, completando un registro integral del potencial de energías renovables en España. Actualmente, continúan trabajando en un proyecto que integra estas fuentes para diseñar un sistema eléctrico óptimo y estudiar su fiabilidad frente al cambio climático.
Fuente: Junta de Andalucía.
