Los precios de los mercados eléctricos europeos continuaron aumentando en la cuarta semana de agosto debido a la baja producción renovable y el aumento de la demanda.
Un nuevo informe de Greenpeace saca a la luz que las grandes petroleras europeas siguen invirtiendo mayoritariamente en combustibles fósiles pese a que proyectan «una falsa imagen de compromiso con la descarbonización y las energías renovables».
La falta de un apoyo político claro, la dependencia de las materias primas y el aumento de los costes de producción frenan la localización de la fabricación solar europea, a pesar de la fuerte demanda.
En un estudio reciente, investigadores de la Oficina Europea de Medio Ambiente (EEB), la Escuela de Economía de Estocolmo (SSE) y el Instituto de Potsdam para la Investigación del Impacto Climático (PIK) cuestionan el desarrollo previsto de nuevas capacidades nucleares en las estrategias energéticas de Estados Unidos y algunos países europeos.
Aunque los costes de las materias primas en China vuelven a estabilizarse poco a poco, los precios de los módulos siguen bajando debido a que los niveles de existencias siguen siendo muy elevados.
La subida de los precios del gas y CO2, en conjunto con la bajada generalizada de la producción eólica y el aumento de la demanda por subidas en las temperaturas medias, favoreció el aumento de los precios en todos los mercados eléctricos europeos.
Meyer Burger prioriza ahora el establecimiento de nuevas instalaciones de producción de módulos y células en Estados Unidos, impulsada por las favorables condiciones del mercado en el país.
Los PPA de energía solar representan con diferencia el mayor segmento tecnológico este mes, con más de 960 MW de capacidad en 15 acuerdos, seguidos de 175 MW de capacidad eólica terrestre en 6 acuerdos.
En la segunda semana de agosto, los futuros del gas repuntaron, acercándose a los 40 €/MWh el 9 de agosto. Esto, unido al descenso de la producción eólica, favoreció el incremento de los precios en la mayoría de los mercados eléctricos europeos.
El modelo utiliza técnicas de aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes y se dice que ofrece un «rendimiento superior». En el futuro, podría ser capaz de diferenciar entre paneles de sistemas fotovoltaicos y solares térmicos.
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