El Instituto Fraunhofer de Sistemas Energéticos Solares (Fraunhofer ISE) ha desarrollado un nuevo método basado en inteligencia artificial que permite anticipar la evolución de la nubosidad a partir de imágenes satelitales.
Las previsiones de generación fotovoltaica utilizadas por los operadores de red se basan principalmente en modelos meteorológicos numéricos con un horizonte habitual de un día. Para aplicaciones a muy corto plazo, como el mercado intradiario o la gestión operativa de la red, se emplean combinaciones de datos de producción en tiempo real y estimaciones de radiación solar obtenidas a partir de imágenes satelitales.
El nuevo enfoque ha sido comparado con métodos convencionales basados en vectores de movimiento de nubes, y muestra, según el instituto alemán, una reducción significativa de los errores de predicción. En horizontes de entre 0 y 4 horas, con una resolución temporal de 15 minutos, el nuevo método logra, de media, una disminución del error del 11 % respecto al modelo de referencia.
Uno de los principales retos de las previsiones basadas en imágenes del espectro visible es su limitada aplicabilidad en las primeras horas del día, cuando la baja altura solar o la ausencia de luz impiden obtener información útil. Para superar esta limitación, el equipo de investigación incorporó dos canales infrarrojos adicionales, independientes de la iluminación solar, lo que permite generar previsiones incluso en condiciones de oscuridad. Gracias a esta mejora, la disponibilidad de predicciones antes de las 8:00 horas aumentó en Alemania desde aproximadamente un 22 % hasta el 100 % a lo largo de un año, además de mejorar la calidad de las previsiones diurnas.
El nuevo método utiliza la inteligencia artificial para modelizar la dinámica de las nubes y aprovechar la información infrarroja en situaciones de amanecer, optimizando así la estimación de la radiación solar incidente. Estas mejoras refuerzan el papel de los sistemas de predicción fotovoltaica en el comercio de energía, la gestión de redes eléctricas y la planificación operativa de centrales, especialmente en un contexto de creciente penetración de energías renovables variables. Aunque el almacenamiento energético contribuye cada vez más a la estabilidad del sistema, unas previsiones fotovoltaicas más precisas siguen siendo clave para maximizar la eficiencia y rentabilidad del conjunto del sistema eléctrico.
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