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La Universitat Politècnica de València (UPV) ha premiado, a través de la Cátedra ENIA-UPV en IA y desarrollo sostenible, un innovador proyecto basado en inteligencia artificial y visión artificial capaz de detectar automáticamente las superficies óptimas para la instalación de paneles solares fotovoltaicos.
El trabajo, desarrollado por el alumno Emmanuel Jean Daniel Pic, permite estimar el potencial solar fotovoltaico de una localidad a gran escala y optimizar la colocación de paneles solares teniendo en cuenta variables como el tamaño, la inclinación, la orientación o las sombras proyectadas.
La metodología utiliza algoritmos de IA combinados con ortofotos de alta definición, archivos LIDAR 3D, información catastral y datos de generación energética procedentes de la herramienta PVGIS. Todo ello se procesa mediante softwares de visión artificial y modelos digitales de elevación para maximizar la producción energética de cada superficie.
El sistema desarrollado agrupa parámetros clave como la radiación solar recibida, la pendiente de las cubiertas, las sombras y la orientación cardinal para generar automáticamente la configuración más eficiente de paneles solares.
Según explicó el director de la Cátedra ENIA-UPV y responsable de VRAIN-UPV, Vicent Botti, “la complejidad de los problemas asociados al cambio climático exige explorar nuevas soluciones y optimizar las existentes, y la inteligencia artificial se presenta como una herramienta fundamental para responder a los retos de las ciudades sostenibles”.
Por su parte, el autor del proyecto destacó que uno de los principales retos de la energía solar fotovoltaica es la disponibilidad limitada de superficies adecuadas para su instalación, por lo que esta metodología permite optimizar el aprovechamiento energético de los espacios urbanos.
La investigación se ha aplicado de forma experimental en el barrio valenciano de Illa Perduda, donde la metodología estimó un potencial de generación de 4,45 GWh anuales sobre una superficie útil de 21.159 metros cuadrados.
El análisis concluyó además que no siempre los paneles de mayor potencia generan mejores resultados, ya que en determinados casos módulos más pequeños permiten optimizar mejor el espacio disponible y aumentar la producción total de energía.
El estudio también determinó que la inclinación óptima de los paneles para maximizar la generación energética se sitúa en torno a los 35 grados.
La Cátedra ENIA-UPV, impulsada con el apoyo de Nunsys Group, tiene como objetivo formar a estudiantes y profesionales en aplicaciones de inteligencia artificial orientadas al desarrollo sostenible y facilitar la incorporación de estas tecnologías al tejido empresarial.
La iniciativa busca además fortalecer la colaboración entre universidad y empresa para impulsar soluciones innovadoras capaces de acelerar la transición energética y reducir la brecha digital.
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