Un grupo de científicos españoles propone un nuevo marco para que las partes interesadas evalúen y optimicen las granjas fotovoltaicas flotantes (FPV, por sus siglas en inglés).
El enfoque propuesto está dirigido a inversores y responsables políticos, ya que, según se informa, les permite encontrar las masas de agua más beneficiosas para la instalación de FPV en un área o país específico, al tiempo que optimizan su ángulo de inclinación en una etapa posterior.
España fue elegida como primer caso de estudio del nuevo método, lo que permitió a los investigadores identificar los mejores emplazamientos del país para la FPV.
«La fotovoltaica flotante se encuentra en las primeras fases de implantación, por lo que no existen muchas experiencias previas que permitan estandarizar la toma de decisiones», señalan. «Además, la falta de herramientas de diseño y cálculos de producción específicos es un obstáculo para conocer las ventajas reales. Desde el punto de vista de la inversión, los interesados no disponen de un análisis completo de la rentabilidad de su inversión. Desde el punto de vista técnico, medioambiental y legislativo, no se dispone de información suficiente para establecer normas y criterios de diseño y selección de las masas de agua más adecuadas».
El primer paso del método propuesto consiste en integrar sistemas de información geográfica (SIG) con datos geolocalizados de múltiples fuentes y resoluciones en un entorno Web-GIS basado en Javascript y Python.
Una vez recopilados todos los datos SIG sobre las masas de agua locales, se realiza un análisis multicriterio (MCDA), dando diferentes valores a los distintos parámetros a considerar en la toma de decisiones. Estos parámetros son el factor de capacidad de generación, la variación del nivel del agua, el coste nivelado de la energía (LCOE), la distancia a la red, la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), la tasa de cobertura legal del agua y el número de masas de agua en un radio de 25 km.
«El objetivo del MCDA es obtener un conjunto de soluciones ordenadas de la más a la menos adecuada. Se han seleccionado dos métodos entre los utilizados en el estado de la técnica: COmplex PRoportional ASsessment (COPRAS) y el Weighted Aggregates Sum Product Assessment (WASPAS)», explicaron los científicos. «Los resultados de los análisis de sensibilidad y comparativos realizados muestran que COPRAS presenta una clasificación más estable que WASPAS. Por esta razón, se selecciona el método COPRAS como más preciso».
Como el análisis MCDA arroja las masas de agua más beneficiosas de una zona específica, el método ejecuta un algoritmo de inteligencia artificial de optimización de inclinación. En concreto, utiliza algoritmos genéticos (AG), muy utilizados para resolver problemas de optimización. Los AG son métodos metaheurísticos que no garantizan la mejor solución, pero funcionan bien cuando encontrar soluciones exactas es demasiado difícil o imposible.
Ejecutando el novedoso método en España, el grupo descubrió que el potencial total de generación de todas las masas consultadas es de 55,8 TWh, lo que representa el 22,3% de la demanda anual del país. Sin embargo, también descubrieron que de los cientos de masas de agua potenciales, once representan alrededor del 32% de la potencia total potencial instalada. «Esto demuestra que se obtienen aquellas masas de agua donde el impacto de la inversión es mayor», explicó el grupo.
Además, el grupo tomó las cinco masas de agua más importantes del país y les aplicó el AG para encontrar el mejor ángel basculante. Luego lo compararon con otros seis métodos de optimización de la inclinación de la literatura. «En el caso del LCOE, las mejoras se sitúan entre el 2,1% y el 8,4%, o en el caso de los GEI evitados, las mejoras se sitúan entre el 0,66% y el 10,3%», afirmaron.
El marco se presentó en «An innovative approach to assessing and optimizing floating solar panels» (Un enfoque innovador para evaluar y optimizar los paneles solares flotantes), publicado en Energy Conversion and Management. En el grupo de investigación participaron académicos de la Universidad de Salamanca y de la empresa de servicios de investigación y desarrollo científico Pudbuq.
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