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  • Fabián Pizarro Arcos

Con inteligencia artificial: Científicos chinos buscan los mejores lugares para los paneles solares

El equipo de investigación diseña una herramienta que utiliza satélites y estaciones meteorológicas para optimizar la colocación de módulos fotovoltaicos.


Por Fabián Pizarro


Un equipo de científicos chinos ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que podría ayudar a localizar el mejor lugar para instalar paneles solares de doble cara, llenando así un vacío de datos crucial en la industria de la energía verde.


Los paneles de doble cara son capaces de generar más energía que sus homólogos de una sola cara. Colocarlos en la meseta tibetana oriental y otros lugares del noroeste de China podría ayudar a maximizar la producción de energía solar, dijeron los investigadores.


El potencial de generación de energía de un panel fotovoltaico (PV) de doble cara depende en gran medida de cuánta radiación solar difusa llega a su parte trasera, explicó el equipo en un artículo publicado el mes pasado en el Journal of Remote Sensing, revisado por pares.

Bajo las condiciones adecuadas de luz solar, los paneles solares bilaterales pueden producir más energía que los convencionales. Sin embargo, son difíciles de transportar y mantener, por lo que encontrar la ubicación óptima para ellos es crucial para garantizar el mejor uso de los recursos.


China es el mayor productor de módulos solares fotovoltaicos y representa alrededor del 80 por ciento del total mundial. Sin embargo, carece de datos que ayuden a determinar los mejores lugares para colocar paneles solares de dos caras.


El país tiene sólo 17 estaciones de radiación que recopilan datos sobre la cantidad y el tipo de “energía solar” disponible en un lugar determinado. Esto incluye datos sobre la radiación directa (transmitida directamente desde el sol a la superficie frontal de un panel solar) y la radiación difusa, que es dispersada por la atmósfera y es más probable que sea captada por la cara posterior del panel.


Para superar la falta de datos sobre el terreno, investigadores de la Universidad de Tsinghua en Beijing y el Centro Nacional de Datos de la Meseta Tibetana crearon un modelo de inteligencia artificial basado en datos de luz solar de 2.500 estaciones meteorológicas en toda China.


La IA se entrenó con datos de radiación solar, recopilados mediante observación terrestre o teledetección por satélite, y datos meteorológicos de superficie, para predecir la cantidad de radiación directa e indirecta en un lugar determinado.


"En principio, este modelo se puede aplicar a escala global sin capacitación adicional con datos locales", escribió el equipo.


El autor principal, Yang Kun, profesor del departamento de ciencias del sistema terrestre de Tsinghua, dijo que la falta de datos completos sobre la radiación significaba que había poca información para ayudar a las autoridades y a la industria solar a planificar los sitios de instalación de paneles.


"Ahora, el resultado del modelo de IA respaldado por datos satelitales puede informar la toma de decisiones sobre dónde y qué tipo de paneles desplegar para aprovechar al máximo la energía solar", dijo Yang.


La energía solar representó cerca del 5 por ciento de la producción eléctrica de China en 2022.


Yang dijo que el sistema de inteligencia artificial también reveló el potencial solar de áreas remotas de China que carecen de infraestructura de líneas eléctricas, y esto podría inspirar futuras investigaciones y planificación de políticas.


El primer autor, Shao Changkun, candidato a doctorado en Tsinghua, dijo que el área que rodea el desierto de Taklamakan en la parte suroeste de la región autónoma de Xinjiang y la meseta tibetana oriental eran lugares ideales para los paneles de doble cara.


"La radiación solar directa es alta en la meseta de gran altitud, donde el aire es más fino, mientras que la radiación solar difusa también es sustancial gracias a su paisaje complejo y su alta cobertura de nubes", dijo Shao.


"Ambos lados de los paneles solares recibirán cantidades considerables de radiación en estas regiones".


El equipo comparó sus estimaciones con datos de radiación de todo el mundo y descubrió que su modelo de IA tenía una alta precisión, dijo Shao, y agregó que combinar sus entradas con datos meteorológicos de otros países podría ayudar a que el sistema se utilice para proyecciones de radiación solar a nivel mundial.


Yang añadió que los datos también podrían aplicarse en otros campos como la agricultura, ya que se ha descubierto que las plantas llevan a cabo la fotosíntesis de manera más eficiente en condiciones de luz difusa.




 

 

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