La adopción de energía solar fotovoltaica se encuentra en un momento de crecimiento a nivel mundial. Ello se debe, por un lado, a que su instalación reduce los costes de la factura energética y, por otro lado, a los beneficios medioambientales que implica su implementación. Esta penetración de los recursos de energía solar ha provocado que la red eléctrica en Estados Unidos también experimente una transformación hacia una red de energía más limpia. En este contexto, unos estudiantes de la Universidad californiana de Stanford se dieron cuenta de que no existe una base de datos completa que contenga la ubicación precisa así como la información referente al tamaño de este tipo de instalaciones en el país.
Se trata de una situación que, en su opinión, dificulta el monitoreo y la operación de la red eléctrica. Por otro lado, detectaron que los análisis socioeconómicos actuales sobre la adopción de energía solar en Estados Unidos se basaban en datos de regiones específicas o de grupos limitados de residentes. Para los investigadores, dada la heterogeneidad a nivel nacional, las conclusiones extraídas de dichas muestras locales podían resultar ser engañosas tanto para los responsables políticos, como para las empresas solares.
Base de datos para investigar
De este modo los investigadores estadounidenses se pusieron manos a la obra y crearon DeepSolar, lo que les ha permitido descubrir que el país norteamericano alberga más paneles de lo que se imaginaban sus habitantes. Para obtener las cifras lo más exactas posibles, los científicos de la Universidad de Stanford analizaron más de mil millones de imágenes satelitales de alta resolución con un algoritmo de aprendizaje automático e identificaron casi todas las instalaciones de energía solar en los 48 estados contiguos del país. El análisis encontró 1,47 millones de instalaciones, que es una cifra mucho más alta que las estimaciones previamente realizadas. Los científicos padres de este algoritmo consideran que es un trabajo que habría llevado «años de tecnología completa», mientras que DeepSolar lo hizo en un mes.
DeepSolar ha sido aprovechado para la construcción de una base de datos de instalaciones solares completa que cubre los 48 estados contiguos de EEUU. En esta base de datos se puede encontrar información de la ubicación del panel, el tipo de panel solar, es decir, si es o no de uso residencial, su tamaño. Finalmente, DeepSolar pudo identificar correctamente una imagen que contenía paneles solares el 93% de las veces y se perdió alrededor del 10% de las imágenes. No obstante, para los creadores de este analizador, DeepSolar es más preciso que los modelos anteriores.
Antecedentes: el Proyecto OpenPV
Pero el trabajo no está terminado. El objetivo ahora es que este conjunto de datos se actualice constantemente de manera que se pueda generar un historial de tiempo de las instalaciones solares, además de aumentar la cobertura, para que los estados no contiguos de EEUU también puedan disponer de una contabilización de sus sistemas solares.
Los creadores de esta herramienta dicen ofrecerla como una base de datos disponible públicamente para investigadores, empresas de servicios públicos, desarrolladores de energía solar y formuladores de políticas para descubrir los patrones de la actividad solar, construir modelos económicos y de comportamiento integrales y, en última instancia, respaldar la adopción y administración de la electricidad solar.
Si bien es cierto que existían antecedentes de intentos para conseguir una base de datos de proyectos solares a gran escala. Es el caso del Proyecto OpenPV, un programa de colaboración entre el Gobierno, la industria y el público que trata de desarrollar una base de datos completa de instalaciones fotovoltaicas para Estados Unidos. La diferencia con DeepSolar reside en que OpenPV se ha basado en encuestas voluntarias.
Los padres de DeepSolar celebran que su proyecto da la posibilidad de disponer de imágenes satelitales de alta resolución que cubren la mayor parte de EEUU, y que se actualiza anualmente, ofrece una «rica fuente de datos» para recopilar información sobre las instalación solares.
La base de datos resultante de este trabajo cuenta con instalaciones de paneles solares residenciales, pero también con las instalaciones que se han realizado en los techos de las empresas y grandes plantas de energía solar que son propiedad de los servicios públicos. Sin embargo, los científicos de Stanford provocaron que DeepSolar se saltara las áreas menos pobladas, ya que, según explican, es más posible que los edificios en áreas rurales no tengan paneles solares, o, en caso de que los tengan, es posible que no se encuentren conectadas a la red. Así, los científicos estimaron que el 5% de las instalaciones solares residenciales y comerciales se encuentra en las áreas que no han sido cubiertas.
Respecto a la utilidad de estos datos, desde DeepSolar tienen la certeza de que podrían ser útiles para empresas de servicios públicos, reguladores, comercializadores de paneles solares y otros. «Saber cuántos paneles solares hay en un vecindario puede ayudar a una compañía eléctrica local a obtener un equilibrio entre la oferta y la demanda», explican.
Problema de ingresos económicos
De los resultados se desprenden también los impedimentos para el despliegue solar. Así, los investigadores anotaron que cuando los ingresos superan los 150.000 dólares al año, el dinero deja de desempeñar un papel importante a la hora de tomar la decisión de instalar un panel fotovoltaico o no. Por el contrario, los hogares de bajos y medianos ingresos no suelen instalar sistemas solares, incluso en el caso de habitar en un área donde resulte más rentable a largo plazo. Por ejemplo, en zonas con mucha luz solar y tarifas de electricidad relativamente altas, los ahorros en la factura de servicios públicos serían superiores al costo mensual del equipo. Sin embargo, para los investigadores, la dificultad que se encontrarían los hogares con bajos y medios ingresos para asumir el coste inicial, impide que se realice este tipo de instalaciones. Por ello, los científicos consideran que este tipo de datos podría servir a los instaladores para desarrollar nuevos modelos de financiación capaces de satisfacer a esta población de bajos y medios ingresos.
Para superponer los factores socioeconómicos, los miembros del equipo utilizaron datos disponibles públicamente para los tramos del Censo de EEUU. En promedio, estos tramos tratados cubren alrededor de 1.700 hogares cada uno, aproximadamente la mitad del tamaño de un código postal y aproximadamente el 4% de un condado típico de los Estados Unidos. Y desenterraron otros aspectos. Por ejemplo, una vez que la penetración solar alcanza un cierto nivel en un vecindario que despega, no es sorprendente. Pero si un vecindario tiene una gran desigualdad de ingresos, ese activador a menudo no se enciende. Usando datos geográficos, el equipo también descubrió un umbral significativo de cuánta luz solar necesita un área determinada para desencadenar la adopción.
No obstante, buscar las razones de por qué no se adopta este tipo de sistemas no es la labor de los científicos. «Encontramos algunas ideas, pero es sólo la punta del iceberg de lo que creemos que otros investigadores, empresas de servicios públicos, desarrolladores de energía solar y responsables políticos pueden descubrir», explica uno de los responsables del proyecto, el catedrático Aron Majumdar. «Estamos haciendo esto público para que otros encuentren patrones de despliegue solar y construyan modelos económicos y de comportamiento», concluye el científico.