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La Universidad de La Laguna mejora la predicción de energía fotovoltaica en redes inteligentes

Publicado: 25/06/2018

Una investigación de la Universidad de La Laguna mejora la predicción a corto plazo de producción de energía fotovoltaica distribuida utilizando dos cámaras de campo instaladas dentro de la red inteligente de la isla de La Graciosa.

Una de las cámaras instaladas por el equipo de investigación de La Laguna en la planta fotovoltaica de La Graciosa. Foto: R. Guerrero
Una de las cámaras instaladas por el equipo de investigación de La Laguna en la planta fotovoltaica de La Graciosa. Foto: R. Guerrero.

Esta red inteligente entró en servicio a finales del pasado mes de marzo. En pocas semanas ha propiciado este importante avance, que ha sido presentado en el último congreso mundial de energía fotovoltaica celebrado en Big Island (Hawai) entre el 10 y el 15 de junio, al que asistió el equipo de investigación de la ULL que ha desarrollado el proyecto, liderado por el catedrático de Física Aplicada Ricardo Guerrero.

Un sistema de predicción con un bajo coste

El profesor Guerrero ha señalado que lo importante de este logro no es solo haber conseguido mejorar la predicción, sino hacerlo con cámaras fabricadas en la propia Universidad de La Laguna con un coste inferior a 500 euros. Por ello, la empresa energética Endesa ya ha mostrado su disposición a ensayar la tecnología en otras redes y otras compañías eléctricas también han exhibido su interés en adoptar la tecnología.

“Y no solo hacemos predicción, sino que también calculamos altura de nubes, aprovechando que contamos con dos cámaras, las cuales nos ofrecen visión estereoscópica al menor coste posible. Estas dos habilidades ofrecen otras oportunidades de negocio que también esperamos desarrollar en un futuro”, explica el catedrático de la Universidad de La Laguna.

Guerrero contextualiza este avance explicando que a la energía fotovoltaica, al igual que a la eólica, siempre se le critica su carácter impredecible, por lo que es necesario disponer de almacenamiento o potencia de respaldo en las centrales eléctricas convencionales. “Sin embargo, con unas cámaras muy baratas, a las que también les hemos desarrollado los algoritmos necesarios con software libre, podemos predecir la producción y, por tanto, tomar medidas para que no afecte a la calidad del suministro eléctrico, como apagar y encender sistemas con mucha inercia como frigoríficos y aire acondicionado”.

Publicado en: Smart Grid Etiquetado como: Eficiencia Energética, Energía Renovable, Energía Solar, Energía Solar Fotovoltaica, Gestión Energética, Predicción de Carga

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