Un equipo de investigadores de la Universidad de Córdoba ha desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial que permite pronosticar la energía solar disponible en toda Andalucía hasta el año 2100, utilizando únicamente datos de temperatura. Este estudio ofrece una herramienta clave para el sector energético y la planificación de instalaciones fotovoltaicas, ya que permite estimar de manera precisa la energía solar anual disponible en cada región, contribuyendo a diseñar estrategias más eficientes y sostenibles de generación de electricidad limpia. Además, al basarse en variables sencillas y fáciles de medir, el modelo facilita su aplicación en áreas con recursos limitados y proporciona información de gran valor para políticas energéticas, proyectos de autoconsumo y estudios sobre transición energética en el sur de España.
El trabajo ha sido desarrollado por los investigadores Javier Estévez, Juan Antonio Bellido y Amanda García, del grupo de Hidrología e Hidráulica Agrícola de la Universidad de Córdoba. Su modelo se centra en la hora solar pico, una medida estándar en energía fotovoltaica que indica cuánta energía puede recibir un panel solar en un lugar y momento determinado. Cada hora solar pico equivale a 1.000 vatios por metro cuadrado durante una hora, información clave para planificar la generación de energía limpia y eficiente.
Predicciones de radiación solar
El modelo utiliza variables sencillas y fáciles de medir, como la temperatura máxima y mínima diaria y el salto térmico, para estimar la radiación solar y, a partir de ella, las horas solares pico. Tras probar diferentes configuraciones y modelos de aprendizaje automático, se comprobó que el perceptrón multicapa con mayor número de variables ofrecía los mejores resultados.
El equipo aplicó proyecciones térmicas diarias bajo distintos escenarios de cambio climático y encontró una tendencia clara: las horas solares pico aumentarán significativamente en Andalucía durante este siglo. En escenarios de emisiones moderadas, los valores anuales pasarían de 1.850 kWh/m² en 2024-2030 a 1.950 kWh/m² en 2100, mientras que bajo escenarios de altas emisiones podrían superar los 2.000 kWh/m² al año.
Para validar la fiabilidad del modelo, los investigadores compararon las estimaciones con datos de radiación solar medidos entre 2000 y 2022 en 122 estaciones meteorológicas, confirmando que las predicciones se alinean correctamente con los datos históricos.
El modelo está disponible en acceso abierto, lo que permite a otros grupos de investigación y gestores utilizarlo incluso en ordenadores convencionales. Su diseño, basado en la temperatura como variable principal, lo hace adaptable a regiones con recursos limitados, proporcionando estimaciones precisas de radiación solar y horas pico.