El Centro Tecnológico CTC presenta un sistema basado en la IA para anticipar la producción de energía solar

El Centro Tecnológico CTC ha presentado un modelo predictivo con inteligencia artificial para la producción de energía solar fotovoltaica, que haría reducir los costes operativos de las instalaciones industriales entre un 15 y un 25%.

En un comunicado, la tecnológica ha subrayado que la incorporación de técnicas avanzadas de IA permite anticipar esta generación energética con un grado de acierto del 92% y convertir un recurso incierto en un suministro planificable.

Con este modelo, se reduciría el desperdicio de energía renovable y se favorecería el autoconsumo dentro de las empresas.

El objetivo del modelo es introducir un enfoque de gestión predictiva en la generación de este tipo de energía renovable, una premisa que, a su juicio, permite abordar tanto el problema de la incertidumbre asociada a los cambios meteorológicos como el elevado coste asociado a la restricción de inyección cero para instalaciones con potencias superiores a 100kilovatios.

El sistema presentado ofrece predicciones muy precisas, lo que garantiza una toma de decisiones fiable. Para ello, se han extraído datos de producción de una pequeña instalación piloto, situada en la azotea del edificio del centro tecnológico cántabro, una ubicación que cuenta con una alta variabilidad meteorológica.

Además de tener un pequeño campo solar, hay una estación meteorológica que proporciona datos de irradiación, temperatura, humedad, viento y precipitación, por lo que se puede captar la variabilidad de la producción en relación y dependencia con el momento y el lugar ambiental.

Y es que, los instrumentos de medición se completan con un sensor de polvo, que permite incorporar el estudio y medición del impacto físico directo sobre los paneles del polvo ambiente, lo que resulta de especial relevancia en ambientes salinos como el que se da en Cantabria.