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SolarNet+: Revolución en la estimación del potencial solar urbano con inteligencia artificial

SolarNet+: Revolución en la estimación del potencial solar urbano con inteligencia artificial

Un nuevo método para estimar el potencial de energía solar en los tejados de las ciudades ha sido desarrollado por un grupo de científicos alemanes, destacando por su capacidad para considerar las superestructuras de los techos, como ventanas y chimeneas. Este innovador marco, denominado SolarNet+, utiliza imágenes aéreas para calcular el potencial fotovoltaico (PV) de los tejados urbanos.

Qingyu Li, investigadora de la Universidad Técnica de Múnich y autora principal del proyecto, explicó a pv magazine que las áreas de los tejados con obstrucciones suelen ser inadecuadas para la instalación de sistemas solares. «La sobreestimación del potencial solar en los tejados puede reducirse significativamente si consideramos las superestructuras de los techos», afirmó Li.

SolarNet+ se basa en una red neuronal convolucional (CNN), un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo. Este sistema aprende simultáneamente los mapas de orientación y superestructura de los techos, mejorando la precisión de la información sobre los edificios y suprimiendo elementos de fondo como coches y carreteras. Inicialmente, el sistema fue entrenado, validado y probado con el conjunto de datos de información de tejados (RID), que incluye 1,880 edificios en la pequeña ciudad alemana de Wartenberg.

El rendimiento de SolarNet+ fue comparado con varios métodos de vanguardia, incluyendo DeepLab V3+, FC-DenseNet, Efficient-UNet, U-Net y SolarNet para la orientación de los tejados, y con DeepLab V3+, FC-DenseNet, Efficient-UNet y U-Net para las superestructuras. Los resultados mostraron que SolarNet+ superó a los demás en términos de precisión de predicción, utilizando la métrica de intersección sobre unión (IoU).

Posteriormente, los investigadores probaron la transferibilidad del sistema en un conjunto de datos de 216 edificios del área urbana de Múnich, obteniendo métricas IoU del 20.80% para superestructuras y del 23.86% para la orientación de los tejados. Aunque reconocen que hay margen de mejora, los resultados son prometedores dado que los tejados de Wartenberg y Múnich son considerablemente diferentes.

En investigaciones futuras, el equipo planea mejorar la transferibilidad del sistema recolectando más muestras de entrenamiento de diversas ciudades y aplicando técnicas de adaptación y generalización de dominios para abordar las diferencias entre distintas áreas urbanas.

Finalmente, el sistema fue integrado con varios tipos de zonas climáticas locales (LCZ) y probado en Bruselas, Bélgica. Los resultados indicaron que los tipos urbanos compactos de gran altura, de altura media y de industria pesada presentan la mayor eficiencia de potencial solar en tejados, con una producción anual fotovoltaica de 10.56 GWh/año/km², 11.77 GWh/año/km² y 10.70 GWh/año/km², respectivamente.

El estudio completo fue publicado en la revista «Applied Energy» bajo el título «Deep learning-based framework for city-scale rooftop solar potential estimation by considering roof superstructures». En la investigación participaron científicos de la Universidad Técnica de Múnich y el Centro de Aprendizaje Automático de Múnich.

Fuente: https://www.pv-magazine.com/2024/08/01/new-tool-to-estimate-cities-rooftop-pv-potential-considers-roof-superstructures/

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