La previsión solar es el proceso de recabar la información alrededor de la conducta del sol, con el fin de predecir con un margen de error mínimo la cantidad de radiación solar que se traduce en energía eléctrica; en un marco de volatilidad y de un entorno siempre cambiante, la previsión solar es indispensable para asegurar la estabilidad de la red eléctrica.

La energía solar es una de las fuentes de energía limpia de más rápido crecimiento en el mundo y ha demostrado tener una gran versatilidad, al brindar soluciones a pequeña y gran escala. A medida que la adopción de la energía solar aumenta, también los desafíos. Uno de ellos, es la previsión de la cantidad de energía solar generada durante un periodo determinado. Este es un tema tan complejo, que merece un vistazo.

La gestión de una red donde el suministro de electricidad procedente de paneles solares fluctúa con una gran volatilidad y a medida que aumentan las adopción de energía solar, este desafío se vuelve más apremiante. La variabilidad de la radiación solar, debido a condiciones atmosféricas y climáticas,  puede provocar inestabilidad en la red y afectar la asignación eficiente de energía. Ahí es donde la previsión de la energía solar viene al rescate.

La previsión precisa de la energía solar es crucial para garantizar la estabilidad de la red y permitir el flujo de otras fuentes energéticas para suplirlo cuando la aportación solar es escasa. La previsión del flujo de energía solar sirve para diversos fines:

• Planificación y operación de la red eléctrica: los pronósticos de energía solar pueden ayudar a los operadores de la red a planificar y gestionar la variabilidad de la generación de energía solar. Esto ayuda a garantizar que la red permanezca estable y confiable.

• Participación en el mercado: los productores de energía solar pueden utilizar los pronósticos de energía solar para participar en los mercados energéticos de manera más efectiva. Por ejemplo, pueden utilizar pronósticos para protegerse contra la volatilidad de los precios y maximizar sus ingresos.

• Compromiso del cliente: los proveedores de energía solar pueden utilizar pronósticos de energía solar para brindar a sus clientes información más precisa sobre su generación de energía. Esto puede ayudar a los clientes a gestionar mejor su consumo de energía y ahorrar dinero en sus facturas de energía.

Hay una variedad de técnicas diferentes de previsión de energía solar respaldadas por distintos tipos de tecnología. Algunas de las técnicas más comunes incluyen:

• Modelos de predicción numérica del tiempo (NWP por sus siglas en inglés): los modelos NWP utilizan datos meteorológicos para predecir condiciones climáticas futuras. Estos modelos se pueden utilizar para pronosticar la generación de energía solar prediciendo la cobertura de nubes y otros factores que afectan la irradiación solar.

• Imágenes satelitales: las imágenes satelitales se pueden utilizar para rastrear el movimiento de las nubes y estimar su cobertura y movimientos. Esta información se puede utilizar para pronosticar la generación de energía solar a corto plazo.

• Generadores de imágenes del cielo (WSI por sus siglas en inglés): Los generadores de imágenes del cielo son cámaras que se colocan a nivel terrestre y se utilizan para rastrear el movimiento de las nubes y estimar su cobertura. Los “Whole-Sky-Imager” se pueden utilizar para proporcionar pronósticos de energía solar más precisos que las imágenes satelitales.

Un ejemplo de una cámara WSI. 

En los últimos años, ha habido una tendencia creciente hacia el uso de técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para la previsión de energía solar. Actualmente se utilizan técnicas de aprendizaje automático para aprender de datos históricos y desarrollar modelos que puedan predecir la generación de energía solar con mayor precisión.

El modelo de previsión energética de ERCOT, considera la combinación de energía eólica y solar en una representación gráfica de las cantidades estimadas de producción de energía para el día actual y el día siguiente.

La irrupción de la Inteligencia Artificial, ha ayudado a implementar algoritmos a partir de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estos modelos tienen la capacidad de procesar grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como patrones climáticos, imágenes de satélite, datos históricos de generación solare incluso datos en tiempo real. Al analizar estos datos, la IA puede realizar pronósticos muy precisos sobre la producción de energía solar. Esta precisión ayuda a los operadores de la red a planificar y gestionar mejor la red, minimizando el riesgo de fluctuaciones inesperadas. 

La IA tiene el potencial de transformar la previsión solar de una tarea desafiante en donde se cuentan con muchos datos, a una poderosa herramienta para la gestión de la red y la adopción generalizada de la energía solar.