Análisis de Potencialidad Solar
La energía solar es una de las tecnologías renovables más eficientes en la lucha contra el cambio climático, al no emitir gases de efecto invernadero. Sin embargo, la adopción de esta fuente energética requiere información precisa sobre el potencial solar de los edificios.
Actualmente, no siempre se dispone de mapas detallados que permitan conocer el grado de aprovechamiento solar de las cubiertas a escala urbana o territorial. Esto dificulta que administraciones, empresas y ciudadanos puedan evaluar la viabilidad técnica y el retorno económico de instalar paneles solares.
El reto consiste en generar información fiable, accesible y detallada que permita identificar de forma clara qué superficies son más adecuadas para la instalación de sistemas fotovoltaicos.
Solución
COTESA ha desarrollado un algoritmo propio que permite analizar el potencial solar de cubiertas mediante la integración de parámetros físicos y radiativos a partir de fuentes abiertas.
El sistema permite:
- Analizar características físicas de las cubiertas (área, orientación, pendiente)
- Integrar variables radiativas: porcentaje de horas de sol, radiación normal incidente, índice de potencialidad solar
- Generar resultados acumulados a escala anual
Resultado del servicio:
- Mapa de potencialidad solar en formato ráster
- Identificación de cubiertas más y menos aptas para la instalación de paneles solares.
Beneficios
- Uso de datos de entrada gratuitos y accesibles
- Aplicable a cualquier ciudad o territorio a nivel global
- Posibilidad de análisis en diferentes periodos del año
- Identificación precisa de cubiertas óptimas para instalaciones fotovoltaicas
- Apoyo a la toma de decisiones en proyectos de autoconsumo energético
Casos de éxito
Ayuntamiento de Madrid
Servicio implementado para el Ayuntamiento de Madrid (2020–2023)
Proyecto RENERMAP
Desarrollo de un algoritmo automático para la clasificación de zonas según su potencial solar.
Tecnologías empleadas
- Imágenes satelitales
- Teledetección avanzada
- Inteligencia Artificial
- Modelización geoespacial de radiación solar
Testimonios
“Gracias a este algoritmo cualquier organismo, empresa, y ciudadano puede conocer la idoneidad de un edificio y construcción de forma previa y precisa para la instalación de placas solares.”
Aurelio García, Director del área de AGEO
Para saber más
Aurelio García Rochera
Director del Área de AGEO (Análisis Geoespacial y Observación de la Tierra)
