La Universidad de Jaén ha presentado el Proyecto Mobilete consistente en el modelado del comportamiento de módulos fotovoltaicos bifaciales integrados en árboles biotecnológicos mediante técnicas de inteligencia artificial.
La investigación pertenece a la convocatoria de Proyectos de Transición Ecológica y Transición Digital y cuenta con una financiación de casi 300.000 euros, y para su desarrollo se han puesto en marcha dos instalaciones fotovoltaicas en los campus de la universidad.
En cada uno de estos Smart-Tree se integrará un sistema fotovoltaico de tecnología bifacial, y se modelará su comportamiento energético mediante técnicas de inteligencia artificial, explicó a pv magazine el investigador Jorge Aguilera.
La instalación fotovoltaica del Campus Las Lagunillas de Jaén cuenta con una potencia de 12 kW y está formada por 24 paneles de 480 W con tecnología Topcon. La estructura está compuesta por material reutilizado procedente de almazaras o fábricas de aceite: bidones de decantación, prensa de aceite, batidora, tolva, cerchas, trozos de grúas y tornillos. La planta tiene una inclinación de 11° y un acimut de -38°.
La instalación fotovoltaica del Campus Científico-Tecnológico de Linares cuenta con una potencia de 10 kW y está formada por 18 paneles bifaciales con tecnología HJT. Dispone de una estructura de acero, utilizada anteriormente en minas para soportar túneles, con una inclinación de 60° y un acimut de 0°.
Por su parte, la investigadora María José del Jesús dijo a pv magazine que “con los datos que tenemos actualmente, hemos entrenado árboles de decisión, modelos de combinación (ensembles) de árboles como Random Forest y bagging de árboles, redes neuronales sencillas como el perceptrón multicapa y modelos profundos como redes convolucionales, considerando diferentes variables de interés y formas de medida”.
Del Jesús indicó que siguen diseñando nuevas propuestas para obtener modelos de inteligencia artificial que continúen mejorando el modelado de diferentes aspectos del comportamiento de la tecnología bifacial.
«Una de las variables más complicadas de analizar es la irradiancia que recibe el módulo fotovoltaico por su cara posterior, ya que depende de muchos parámetros (reflectividad del suelo, modificaciones espectrales, autosombreado, altura, no uniformidades), todos ellos muy difíciles de cuantificar y de gran influencia en la productividad final de la instalación fotovoltaica», afirmó Del Jesús. Para ello, se ha sensorizado el panel solar con el objetivo de predecir precisamente la irradiancia de la parte posterior del módulo fotovoltaico.
La investigadora señaló que, hasta el momento, se han utilizado algoritmos de inteligencia artificial para obtener modelos que caracterizan tecnologías fotovoltaicas monofaciales, con excelentes resultados. “No obstante, existen pocas aproximaciones para sistemas bifaciales con datos reales”.
Del Jesús afirmó que, en el Proyecto Mobilete, “se están obteniendo ya diferentes tipos de modelos de inteligencia artificial con datos reales de las instalaciones bifaciales instaladas, como se ha mencionado, y continuamos trabajando en el desarrollo de modelos híbridos”. Está prevista la integración de estos modelos y de la monitorización en el sistema de información integrada de la Universidad de Jaén.
Una de las conclusiones obtenidas durante el proyecto es que la tecnología bifacial produce entre un 15 % y un 20 % más de energía que la monofacial. La investigación concluye que la inteligencia artificial muestra un gran potencial para analizar el comportamiento de módulos fotovoltaicos bifaciales, especialmente los modelos “ensemble”.
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