La UCO estudia estrategias de seguimiento solar en plantas fotovoltaicas para maximizar la producción

La Universidad de Córdoba (UCO) estudia una nueva estrategia de seguimiento solar con 'backtracking' en plantas fotovoltaicas para maximizar la producción eléctrica y evitar que se creen sombras entre los paneles solares.

Así lo ha indicado la institución universitaria en una nota en la que han detallado que la energía solar está experimentando un crecimiento significativo en los últimos años sustituyendo a recursos energéticos no renovables que afectan negativamente al medioambiente. Además de generar una energía limpia, las plantas solares pueden adaptarse a diversos tamaños y permiten el autoconsumo.

En los últimos años, su rentabilidad respecto a otras energías es cada vez mayor debido a la bajada de precios de los materiales utilizados y a las continuas optimizaciones que se aplican a partir de las investigaciones del sector científico y tecnológico.

En este contexto, la UCO ha querido seguir mejorando las prestaciones técnicas de las plantas solares poniendo el foco en algunas de sus desventajas aún existentes: la alta variabilidad del recurso solar y las sombras que se producen entre los captadores. En concreto, se han centrado en las plantas de producción fotovoltaica, aquella que transforma la luz solar en electricidad.

Dentro de las plantas de producción fotovoltaica, existe una tipología muy extendida que utiliza seguidores solares de dos ejes. “Estos seguidores están inspirados en los girasoles y buscan maximizar la captación de luz solar mediante el movimiento de los módulos fotovoltaicos, sin embargo, este movimiento puede generar sombreos parciales entre ellos lo que repercute negativamente en la producción energética”, ha explicado Luis Manuel Fernández Ahumada, uno de los investigadores del estudio.

Esta investigación integra dos metodologías abordadas en trabajos previos. Por un lado, se ha generado un modelo matemático para la optimización de la captación solar aplicable a seguidores aislados. Por otro lado, partiendo de un modelo geométrico simplificado, se ha logrado caracterizar los posibles sombreos entre seguidores.

A partir de este análisis, se han propuesto recomendaciones de diseño específicas que han sido estudiadas en plantas fotovoltaicas de seguimiento de dos ejes ubicadas en Córdoba. Mediante la técnica de 'backtracking' o retroseguimiento, los paneles siguen la luz del sol de la manera que están programados y, cuando detectan que unos pueden sombrear a otros, retroceden evitando así que se produzcan sombras entre ellos.

“Se demostró que con esta estrategia de seguimiento estas plantas podrían aportar anualmente, al menos, un dos por ciento de energía más”, ha apuntado Fernández Ahumada. Esta maximiza, por tanto, el rendimiento de una instalación frente a otras que no consideran la pérdida de energía por la presencia de sombras entre los paneles.

Este estudio se encuadra en el servicio Solar Energy Assessment and Planning Tool (SEAP) del proyecto 'Clara' que pretende crear un ecosistema de servicios para utilizar datos de predicción meteorológica en la mejora de procesos. Financiado por la Unión Europea dentro del ámbito del programa Horizonte 2020, el proyecto es llevado a cabo por un consorcio europeo formado por universidades, administraciones regionales y empresas.

El servicio SEAP se enfoca a la mejora de la producción fotovoltaica y está coordinado por la Universidad de Córdoba, que participa a través del grupo de investigación 'Física para las energías renovables' TEP-215.

El grupo continúa trabajando en el campo de la optimización de las plantas solares. En la actualidad, se encuentra trabajando en la generación de dispositivos sensores que en tiempo real aporten la posición óptima en que deben situarse los seguidores solares para maximizar la producción energética sin provocar sombreamientos.

Además, en otra línea de trabajo, estudian el uso de predicciones meteorológicas para generar estrategias para conseguir un seguimiento solar óptimo que produzca la máxima energía posible.