Los proyectos fotovoltaicos proliferan. Y lo harán más y más durante los próximos años, no sólo con grandes plantas sino con pequeñas instalaciones en edificios para consumo propio. El desarrollo de estos proyectos necesita estudios de recurso solar para simular la producción y garantizar la viabilidad de los mismos. También para encontrar la óptima localización, sobre todo en el caso de grandes instalaciones. Pero tomar medidas reales de radiación para estos estudios implica la instalación de costosas estaciones meteorológicas en diferentes puntos al mismo tiempo y retrasar el proyecto para contar con al menos un año de datos.
Las imágenes de satélite son una buena alternativa. Las componentes de la radiación solar pueden calcularse a partir de estas imágenes y existe un amplio histórico, de manera que el resultado es más fiable que empleando un único año de datos. Por otra parte el área cubierta por los satélites meteorológicos es muy amplia, lo que posibilita calcular el recurso solar en diferentes emplazamientos para un mismo proyecto y hacer la comparación.
Elsa Tejada es meteoróloga de Meteo for Energy, una empresa que desarrolla productos innovadores para la mejora de la gestión de la producción energética en plantas renovables (eólica, fotovoltaica y termosolar). Y que utiliza para ello técnicas avanzadas de inteligencia artificial, algoritmos de optimización, tratamiento de imágenes de satélite y de cámaras en tiempo real para desarrollar nuestros productos, con el objetivo de lograr que las plantas renovables sean tecnologías estables (predecibles), gestionables y competitivas dentro del sector energético. Esto se consigue gracias a predicciones meteorológicas más precisas, fáciles de usar e integrables en las tareas de operación y mantenimiento (O&M).
“Nosotros empleamos imágenes del satélite Meteosat Segunda Generación (MSG) que monitoriza el área de Europa, África y Oriente Próximo desde el año 2005. El producto Meteo for Solar ofrece el recurso solar en un área o punto para ayuda en la toma de decisiones y como garantía en estudios económicos y de viabilidad”, explica Elsa Tejada.
“La metodología empleada calcula las componentes directa normal (DNI) y global horizontal (GHI) de la radiación con un error de 101 W/m² de MAE y 132 W/m² de RMSE la DNI y 44 W/m² de MAE y 61 W/m² de RMSE la GHI. Lo que permite un cálculo muy preciso del año meteorológico tipo (TMY), la estimación de lo más probable o habitual que puede producirse en un año –señala Tejada–. Es importante tener en cuenta que para estos cálculos no se precisan datos históricos en el emplazamiento, lo que permite analizar el recurso solar en cualquier punto del área del satélite sin necesidad de medidas reales”.
El análisis del recurso solar de Meteo for Energy aporta un detallado informe con los datos numéricos del año meteorológico tipo y datos horarios de las componentes de la radiación solar desde 2004 hasta la actualidad, así como diferentes gráficos y mapas que ayudan a visualizar y comprender de forma más clara los datos. Se completa con un modelo de distribución de probabilidad basado en los datos de radiación anuales, típicamente usado para los análisis financieros de este tipo de proyectos y una simulación de producción fotovoltaica: la producción típica anual y el cambio en la producción a 25 años vista. La solicitud se realiza a través de la plataforma web Meteo for Solar, desarrollada por Meteo for Energy, y el usuario recibe los resultados automáticamente unas horas después en su correo electrónico.
La empresa ha lanzado plataformas específicas para cada sector, empleando las predicciones meteorológicas para diferentes aplicaciones específicas. Su experiencia con el satélite Meteosat y el conocimiento de nuevas técnicas de predicción le han permitido ofrecer diversos servicios mediante imágenes de satélite, como el análisis del recurso solar, pero también un sistema de detección de incendios en tiempo real y un sistema de gestión del alumbrado público con control de encendido y apagado en función de la nubosidad del emplazamiento.
