Estimación de la radiación solar mediante algoritmos de visión artificial con una cámara todo-cielo para la mejora del rendimiento de sistemas fotovoltaicos

El estudio del rendimiento de los sistemas fotovoltaicos requiere de un conocimiento detallado del recurso solar disponible, incluyendo la distribución angular de la radiación solar. Sin embargo, la instrumentación necesaria es costosa y compleja, por lo que en la práctica se sustituye por modelos de cielo promedio que introducen incertidumbre en los cálculos de rendimiento. En el presente trabajo se ha desarrollado un software de visión artificial para la estimación automatizada de las características angulares de la radiación difusa a partir de las capturas de una cámara todo-cielo de bajo coste. El software se ha desarrollado utilizando la librería de código abierto OpenCV para Python. La herramienta permite estimar la irradiancia difusa que recibiría una superficie (por ej. panel solar) con cualquier orientación y desde ángulos sólidos a elección del usuario. Para ello, se ha realizado un proceso de calibración angular y de intensidades de las imágenes del cielo proporcionadas por la cámara, que se ha validado mediante una campaña de medidas en exterior junto con los piranómetros calibrados disponibles en la estación de meteorología del Instituto de Energía Solar de la Universidad Politécnica de Madrid. Así, la irradiancia difusa estimada por la cámara tiene un error cuadrático medio de 10 W/m2 (o un 10% de la irradiancia promedio). Además, para simplificar la utilización de la herramienta, se ha desarrollado una interfaz gráfica que permite controlar el procesado y la exportación de los datos a una hoja de cálculo. Al permitir conocer de forma sencilla no solo la intensidad de la radiación difusa sino también sus características angulares, la herramienta desarrollada será de gran utilidad en diversas aplicaciones emergentes para la transición energética como los edificios con balance energético cero o la integración de fotovoltaica en vehículos